論文の概要: Skillful high-resolution weather forecasting independent of physical models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28153v1
• Date: Wed, 27 May 2026 08:37:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:55.898609
• Title: Skillful high-resolution weather forecasting independent of physical models
• Title（参考訳）: 物理モデルに依存しない高度気象予報技術
• Authors: Pengcheng Zhao, Siqi Xiang, Weixin Jin, Zekun Ni, Jiang Bian, Zuliang Fang, Hongyu Sun, Bin Zhang, Richard E. Turner, Jonathan Weyn, Haiyu Dong, Kit Thambiratnam, Qi Zhang,
• Abstract要約: NWPから派生したデータを使わずに分析と予測の両方を生成するシステムであるObsCastを紹介する。 ObsCastは18時間を通して、表面に近い変数に対する運用上のNWPを上回っ、熟練した降水予測を生成する。 よりシンプルで適応性の高いルートを提供し、地域観測から直接地域予測サービスを構築し、洗練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.30884374278685
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and timely weather forecasts are critical for high-impact decisions in modern society. Machine-learning-based weather prediction is emerging as an alternative for producing initial conditions, forecasts, and even both in end-to-end systems. These methods deliver predictions faster and often with higher skill than traditional numerical weather prediction (NWP). However, even end-to-end models typically rely on NWP-generated reanalyses for supervision, thereby inheriting the biases and resolution limitations of those NWPs, and limiting adaptation to settings where suitable reanalysis products are unavailable, infrequently updated, or expensive to produce. Here we introduce ObsCast, a regional system that generates both analysis and predictions, without using any NWP-derived data in either training or inference, while still achieving state-of-the-art performance in short-term high-resolution regional modeling. Over the contiguous United States and Europe, ObsCast outperforms operational NWP for near-surface variables through 18 h and produces skillful precipitation forecasts. It provides a simpler and more adaptable route to build and refine regional forecasting services directly from local observations, without the need to develop complex and costly traditional forecasting pipelines.
• Abstract（参考訳）: 正確な、タイムリーな天気予報は、現代社会における高い影響のある決定に不可欠である。 マシンラーニングベースの天気予報は、初期条件や予測、さらにはエンドツーエンドシステムにおいても、代替となるものとして登場している。 これらの手法は従来の数値天気予報(NWP)よりも速く、しばしば高い技術で予測を行う。 しかし、エンド・ツー・エンドのモデルでさえ、通常、監督のためにNWPの生成したリアナリシスに依存し、それによってこれらのNWPのバイアスと解像度の制限を継承し、適切なリアナリシス製品が利用できない、頻繁に更新されない、あるいは生産コストのかかる設定への適応を制限する。 本稿では,NWPに基づくデータをトレーニングや推論に使わずに,分析と予測の両方を生成する地域システムであるObsCastを紹介する。 連続したアメリカ合衆国とヨーロッパにおいて、ObsCastは18時間を通して、ほぼ表面上の変数に対する運用上のNWPよりも優れており、熟練した降水予測を生み出している。 複雑でコストのかかる予測パイプラインを開発することなく、地域予測サービスを地域観測から直接構築し、洗練するための、よりシンプルで適応性の高いルートを提供する。

関連論文リスト

• Skillful joint probabilistic weather forecasting from marginals [11.348323146521931]
  本稿では,FGNを提案する。FGNはシンプルでスケーラブルでフレキシブルなモデリング手法で,現在の最先端モデルよりも優れている。 位置ごとの予測の連続ランク確率スコア(CRPS)を最小化するために、直接訓練される。 決定論的および確率論的指標によって測定される、最先端のアンサンブル予測を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-12T14:50:47Z)
• OneForecast: A Universal Framework for Global and Regional Weather Forecasting [67.61381313555091]
  本稿では,グラフニューラルネットワークに基づくグローバルなネスト型気象予報フレームワーク(OneForecast)を提案する。 動的システムパースペクティブとマルチグリッド理論を組み合わせることで,マルチスケールグラフ構造を構築し,対象領域を密度化する。 動的ゲーティングユニットを用いた適応型メッセージング機構を導入し,ノードとエッジ機能を深く統合し,より正確なイベント予測を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-01T06:49:16Z)
• Aardvark weather: end-to-end data-driven weather forecasting [30.219727555662267]
  Aardvark Weatherは、エンドツーエンドのデータ駆動型天気予報システムである。 生の観測を取り込み、グローバルなグリッド化された予測とローカルステーションの予測を出力する。 興味事の量よりもパフォーマンスを最大化するために、エンドツーエンドに最適化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-30T16:41:24Z)
• Weather Prediction with Diffusion Guided by Realistic Forecast Processes [49.07556359513563]
  気象予報に拡散モデル(DM)を適用した新しい手法を提案する。 提案手法は,同一のモデリングフレームワークを用いて,直接予測と反復予測の両方を実現できる。 我々のモデルの柔軟性と制御性は、一般の気象コミュニティにとってより信頼性の高いDLシステムに力を与えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T21:28:42Z)
• 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)

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。