Fugu-MT 論文翻訳(概要): AIFL: A Global Daily Streamflow Forecasting Model Using Deterministic LSTM Pre-trained on ERA5-Land and Fine-tuned on IFS

論文の概要: AIFL: A Global Daily Streamflow Forecasting Model Using Deterministic LSTM Pre-trained on ERA5-Land and Fine-tuned on IFS

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16579v1
Date: Wed, 18 Feb 2026 16:26:36 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.649549
Title: AIFL: A Global Daily Streamflow Forecasting Model Using Deterministic LSTM Pre-trained on ERA5-Land and Fine-tuned on IFS
Title（参考訳）: AIFL: ERA5ランドで事前訓練された決定論的LSTMとIFSで微調整されたグローバルデイリーストリームフロー予測モデル
Authors: Maria Luisa Taccari, Kenza Tazi, Oisín M. Morrison, Andreas Grafberger, Juan Colonese, Corentin Carton de Wiart, Christel Prudhomme, Cinzia Mazzetti, Matthew Chantry, Florian Pappenberger,
Abstract要約: 本稿では,グローバルな日次ストリームフロー予測のための決定論的LSTMモデルであるAIFL(Artificial Intelligence for Floods)を紹介する。 CARAVANデータセットから算出された18,588の盆地で訓練されている。ベンチマークの結果は、AIFLが現在の最先端のグローバルシステムと非常に競合していることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39918810815847444
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Reliable global streamflow forecasting is essential for flood preparedness and water resource management, yet data-driven models often suffer from a performance gap when transitioning from historical reanalysis to operational forecast products. This paper introduces AIFL (Artificial Intelligence for Floods), a deterministic LSTM-based model designed for global daily streamflow forecasting. Trained on 18,588 basins curated from the CARAVAN dataset, AIFL utilises a novel two-stage training strategy to bridge the reanalysis-to-forecast domain shift. The model is first pre-trained on 40 years of ERA5-Land reanalysis (1980-2019) to capture robust hydrological processes, then fine-tuned on operational Integrated Forecasting System (IFS) control forecasts (2016-2019) to adapt to the specific error structures and biases of operational numerical weather prediction. To our knowledge, this is the first global model trained end-to-end within the CARAVAN ecosystem. On an independent temporal test set (2021-2024), AIFL achieves high predictive skill with a median modified Kling-Gupta Efficiency (KGE') of 0.66 and a median Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) of 0.53. Benchmarking results show that AIFL is highly competitive with current state-of-the-art global systems, achieving comparable accuracy while maintaining a transparent and reproducible forcing pipeline. The model demonstrates exceptional reliability in extreme-event detection, providing a streamlined and operationally robust baseline for the global hydrological community.
Abstract（参考訳）: 信頼性の高いグローバルストリームフロー予測は、洪水の準備と水資源管理に不可欠であるが、データ駆動モデルは、歴史的再分析から運用予測製品に移行する際に、パフォーマンスギャップに悩まされることが多い。本稿では,グローバルな日次ストリームフロー予測のために設計されたLSTMに基づく決定論的モデルであるAIFL(Artificial Intelligence for Floods)を紹介する。 CARAVANデータセットからキュレートされた18,588の盆地でトレーニングされたAIFLは、新たな2段階のトレーニング戦略を使用して、分析から予測へのドメインシフトをブリッジする。 ERA5-Landリアナリシス (1980-2019) の40年間について事前トレーニングを行い、その後、運用上の数値気象予測の特定のエラー構造とバイアスに適応するために、IFS(Integrated Forecasting System)制御予測 (2016-2019) を微調整した。私たちの知る限り、これはCARAVANエコシステム内でトレーニングされたエンドツーエンドモデルとしては初めてのものです。独立した時間的テストセット(2021〜2024)では、AIFLは、中央修正Kling-Gupta効率(KGE')が0.66、中央修正Nash-Sutcliffe効率(NSE)が0.53で高い予測技術を達成する。ベンチマーク結果によると、AIFLは現在の最先端のグローバルシステムと非常に競合しており、透過的で再現可能な強制パイプラインを維持しながら、同等の精度を実現している。このモデルは極端に異常検出の信頼性を示し、グローバルな水文科学コミュニティにとって、合理化され、運用的に堅牢なベースラインを提供する。

関連論文リスト

CSU-PCAST: A Dual-Branch Transformer Framework for medium-range ensemble Precipitation Forecasting [6.540270371082014]
本研究では,多段階降水予測のための深層学習に基づくアンサンブルフレームワークを開発する。アーキテクチャはパッチベースのSwin Transformerのバックボーンを使用し、周期的な畳み込みによって長手連続性を扱う。トレーニングは、CRPS(Continuous Ranked Probability Score)と重み付きlog1p平均二乗誤差(log1pMSE)を組み合わせたハイブリッド損失を最小限にする
論文参考訳（メタデータ） (2025-10-23T17:43:38Z)
Appa: Bending Weather Dynamics with Latent Diffusion Models for Global Data Assimilation [4.430758443755128]
Appaはスコアベースのデータ同化モデルで、地球規模の大気軌道を0.25度と1時間間隔で生成する。この結果から,将来的な大気モデルシステムの基礎として,潜在スコアに基づくデータ同化が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-25T22:14:29Z)
How to systematically develop an effective AI-based bias correction model? [15.73933701556121]
本研究では、数値天気予報(NWP)における系統的バイアス補正のための人工知能(AI)フレームワークであるReSA-ConvLSTMを紹介する。本研究では, 動的気候正規化, 時間的因果制約を伴うConvLSTM, 残留自己保持機構を統合することで, 3つのイノベーションを提案する。地球大気データの41年(1981-2021年)を用いて、2m大気温度(T2m)、10m風(UV10)、海面圧力(SLP)の系統的バイアスを低減する。軽量アーキテクチャ(10.6Mパラメータ)は、複数の変数や下流アプリケーションへの効率的な一般化を可能にし、再学習時間を短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-21T03:02:42Z)
FlowTS: Time Series Generation via Rectified Flow [67.41208519939626]
FlowTSは、確率空間における直線輸送を伴う整流フローを利用するODEベースのモデルである。非条件設定では、FlowTSは最先端のパフォーマンスを達成し、コンテキストFIDスコアはStockとETThデータセットで0.019と0.011である。条件設定では、太陽予測において優れた性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-12T03:03:23Z)
Towards Generalized Hydrological Forecasting using Transformer Models for 120-Hour Streamflow Prediction [0.34530027457862006]
本研究では,米国アイオワ州における120時間流速予測のためのTransformerモデルの有効性について検討した。我々はTransformerモデルの性能を3つのディープラーニングモデル(LSTM, GRU, Seq2Seq)とPersistenceアプローチと比較した。本研究はトランスフォーマーモデルの優れた性能を示し、高い中央値のNSEおよびKGEスコアを維持し、最も低いNRMSE値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-11T17:26:14Z)
ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather Forecast [57.6987191099507]
非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。また,複数のランダムサンプルを用いて予測結果の不確かさをキャプチャするExBoosterについても紹介する。提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-02T10:34:13Z)
FengWu-GHR: Learning the Kilometer-scale Medium-range Global Weather Forecasting [56.73502043159699]
この研究は、データ駆動型世界天気予報モデルであるFengWu-GHRを、0.09$circ$水平解像度で実行した。低解像度モデルから事前知識を継承することにより、MLベースの高解像度予測を操作するための扉を開く新しいアプローチを導入する。 2022年の天気予報は、FengWu-GHRがIFS-HRESよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-28T13:23:25Z)
FengWu-4DVar: Coupling the Data-driven Weather Forecasting Model with 4D Variational Assimilation [67.20588721130623]
我々は,AIを用いた循環型天気予報システムFengWu-4DVarを開発した。 FengWu-4DVarは観測データをデータ駆動の天気予報モデルに組み込むことができる。シミュレーションされた観測データセットの実験は、FengWu-4DVarが合理的な解析場を生成することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-16T02:07:56Z)
Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z)
SEEDS: Emulation of Weather Forecast Ensembles with Diffusion Models [13.331224394143117]
不確かさの定量化は意思決定に不可欠である。天気予報の不確実性を表す主要なアプローチは、予測の集合を生成することです。本稿では,これらの予測を歴史的データから学習した深部生成拡散モデルを用いてエミュレートし,計算コストを補正することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-24T22:00:06Z)
Machine Learning for Postprocessing Ensemble Streamflow Forecasts [0.0]
機械学習と動的モデリングを統合して,短期から中規模(1～7日)におけるストリームフロー予測の質向上を実証する。我々はLong Short-Term Memory(LSTM)ニューラルネットワークを用いて、動的モデリングから得られた生のアンサンブルストリームフロー予測における予測バイアスを補正する。検証結果から,LSTMは気候,時間的持続性,決定論的,生のアンサンブル予測に対して,ストリームフロー予測を改善することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-15T18:46:30Z)
A generative adversarial network approach to (ensemble) weather prediction [91.3755431537592]
本研究では,500hPaの圧力レベル,2m温度,24時間の総降水量を予測するために,条件付き深部畳み込み生成対向ネットワークを用いた。提案されたモデルは、2019年に関連する気象分野を予測することを目的として、2015年から2018年までの4年間のERA5の再分析データに基づいて訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-13T20:53:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。