論文の概要: Deep Learning for Operational High-Resolution Nowcasting in Switzerland Using Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00017v1
• Date: Sat, 16 Aug 2025 12:00:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-07 09:10:15.244906
• Title: Deep Learning for Operational High-Resolution Nowcasting in Switzerland Using Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いたスイスにおける高分解能放送の深層学習
• Abstract要約: 本稿では,スイスにおける高分解能放送のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく手法を提案する。 提案モデルでは,地表観測と選択した過去と将来の数値天気予報(NWP)状態を組み合わせる。 GNNモデルは、リードタイムで最大12時間、従来のアプローチよりも一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in neural weather forecasting have shown significant potential for accurate short-term forecasts. However, adapting such gridded approaches to smaller, topographically complex regions like Switzerland introduces computational challenges, especially when aiming for high spatial (1 km) and temporal (10 minutes) resolution. This paper presents a Graph Neural Network (GNN)-based approach for high-resolution nowcasting in Switzerland using the Anemoi framework and observational inputs. The proposed model combines surface observations with selected past and future numerical weather prediction (NWP) states, enabling an observation-guided interpolation strategy that enhances short-term accuracy while preserving physical consistency. We evaluate the method on multiple surface variables and compare it against operational high-resolution NWP (ICON) and nowcasting (INCA) baselines. The results show that the GNN model consistently outperforms traditional approaches in lead times up to 12 hours, especially for wind and precipitation. A comprehensive verification procedure, including spatial skill scores, event-based evaluation, and blind tests with professional forecasters, demonstrates the operational relevance of the approach for mountainous domains.
• Abstract（参考訳）: 神経天気予報の最近の進歩は、正確な短期予測に有意な可能性を示している。 しかし、スイスのような小規模で地形的に複雑な地域にそのようなグリッド化されたアプローチを適用すると、特に高空間(1km)と時間(10分)の解像度を目指す場合、計算上の問題が発生する。 本稿では,Anemoiフレームワークと観測入力を用いた,スイスにおける高分解能放送のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくアプローチを提案する。 提案モデルでは,表面観測と選択した過去および将来の数値天気予報(NWP)状態を組み合わせることで,物理的整合性を維持しながら短期的精度を高める観測誘導補間戦略を実現する。 本手法を複数表面変数上で評価し,運用上の高分解能NWP (ICON) および Nowcasting (INCA) ベースラインと比較する。 その結果、GNNモデルは、特に風と降水量において、リードタイムで最大12時間、従来のアプローチよりも一貫して優れていた。 プロの予測者による空間的スキルスコア、イベントベース評価、ブラインドテストを含む総合的な検証手順は、山岳領域に対するアプローチの運用上の妥当性を実証する。

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