論文の概要: Apeliotes: A Diffusion-Based Modeling Framework for km-scale Multi-Level Atmospheric Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.17037v1
• Date: Sun, 19 Jul 2026 02:50:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.341881
• Title: Apeliotes: A Diffusion-Based Modeling Framework for km-scale Multi-Level Atmospheric Fields
• Title（参考訳）: Apeliotes:kmスケール多層大気場のための拡散モデルフレームワーク
• Abstract要約: Apeliotesは高解像度気象予報のためのフレームワークである。 このモデルは、真理と予測場の間の誤差が3%未満の垂直風速分布を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9686770963118387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-resolution atmospheric data are required to resolve mesoscale and localized meteorological structures, however such datasets remain limited in many regions of the world. Existing high-resolution weather products are typically produced through dynamical downscaling, which is computationally expensive and difficult to scale across locations, variables, and forecast scenarios. These limitations motivate machine-learning-based downscaling systems that can generate multiple weather variables stochastically while producing new high-resolution fields directly. In this paper we present Apeliotes, a framework for high-resolution weather forecasting. Built on the global re-analysis atmospheric data, a pre-trained global weather foundation model, and a regionally trained generative diffusion model, Apeliotes not only provides accurate kilometer-scale weather variables, but also multi-level atmospheric fields which are not directly available in the existing global atmospheric data. Our comprehensive evaluation demonstrates that Apeliotes achieves highly competitive performance. The model predicts vertical wind profile with less than 3\% error between truth and predicted fields, achieving correlations of 0.91 for 10-m wind speed and 0.99 for 2-m temperature, with NRMSE values of 0.42 and 0.17, respectively.
• Abstract（参考訳）: メソスケールや局部的な気象構造を解明するには高解像度の大気データが必要であるが、そのようなデータセットは世界中の多くの地域で限られている。 既存の高解像度気象製品は通常、動的ダウンスケーリングによって生成され、計算コストが高く、場所、変数、予測シナリオにまたがるスケールが困難である。 これらの制限は、複数の気象変数を確率的に生成し、新しい高解像度フィールドを直接生成する機械学習ベースのダウンスケーリングシステムを動機付けている。 本稿では,高分解能気象予報のためのフレームワークであるApeliotesについて述べる。 アペリオテスは、グローバルな再分析大気データ、事前訓練されたグローバル気象基盤モデル、および地域的に訓練された生成拡散モデルに基づいて構築され、正確なキロスケールの気象変数を提供するだけでなく、既存のグローバル大気データでは直接利用できない多層大気フィールドも提供する。 我々の総合的な評価は、アペリオテスが高い競争力を発揮することを示す。 本モデルでは,10mの風速で0.91,2mの風速で0.99,NRMSEで0.42,0.17の相関性が得られる。

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