論文の概要: Observation-guided Interpolation Using Graph Neural Networks for High-Resolution Nowcasting in Switzerland

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00017v2
• Date: Sun, 19 Oct 2025 14:49:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.530207
• Title: Observation-guided Interpolation Using Graph Neural Networks for High-Resolution Nowcasting in Switzerland
• 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の高分解能放送における観測誘導補間
• Authors: Ophélia Miralles, Daniele Nerini, Jonas Bhend, Baudouin Raoult, Christoph Spirig,
• 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。 提案アーキテクチャは,地表観測と過去および将来の数値天気予報条件を組み合わせたものである。 いずれのGNNも、ICON-CH1解析に対して検証した場合、常にICON-CH1を上回っていることを示す。
• 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 (1km) and temporal (10 min) 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 architecture 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 two models, one trained using local nowcasting analyses and one trained without, on multiple surface variables and compare it against operational high-resolution NWP (ICON-CH1) and nowcasting (INCA) baselines. Results over the test period show that both GNNs consistently outperform ICON-CH1 when verified against INCA analyses across most variables and lead times. Relative to the INCA forecast system, scores against INCA analyses show AI gains beyond 2h (with early-lead disadvantages attributable to INCA's warm start from the analysis), while verification against held-out stations shows no systematic degradation at short lead-times for AI models and frequent outperformance across surface variables. A comprehensive verification procedure, including spatial skill scores for precipitation, pairwise significance testing and event-based evaluation, demonstrates the operational relevance of the approach for mountainous domains. These results indicate that high-resolution, observation-guided GNNs can match or exceed the skill of established forecasting systems for short lead times, including when they are trained without nowcasting analyses.
• 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。 提案アーキテクチャは,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。 我々は,局所的な流速解析を用いて訓練した2つのモデルと,複数の表面変数に基づいて訓練した1つのモデルを評価し,運用用高分解能NWP(ICON-CH1)と流速ベースライン(INCA)と比較した。 テスト期間中の結果は、ほとんどの変数とリードタイムのINCA分析に対して、両方のGNNが一貫してICON-CH1を上回っていることを示している。 INCA予測システムとは対照的に、INCA分析に対するスコアは、AIの上昇が2時間を超えている(ただし、INCAが分析から温かいスタートに起因している早期の欠点がある)一方で、保留中のステーションに対する検証では、AIモデルに対する短いリードタイムでの体系的な劣化や、表面変数間の頻繁なパフォーマンスが示されない。 降水に関する空間的スキルスコア,ペアワイドな意味試験,イベントベース評価などを含む総合的な検証手法は,山岳領域におけるアプローチの運用上の妥当性を示す。 これらの結果から,高分解能で観測誘導型GNNは,流し込み解析を行なわずにトレーニングを行った場合を含む,確立した予報システムのスキルを短時間で一致または超過することができることが示唆された。

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