論文の概要: Statistical versus machine learning-based spatial interpolation of post-processed ensemble weather forecasts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.07512v1
• Date: Mon, 07 Sep 2026 14:00:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.440487
• Title: Statistical versus machine learning-based spatial interpolation of post-processed ensemble weather forecasts
• Title（参考訳）: 統計的対機械学習に基づくアンサンブル後の天気予報の空間補間
• Abstract要約: 本研究は,ECMWF 2m温度と10m風速予測を後処理するための統計的および機械学習に基づく手法の比較を行った。 EMOSベースのアプローチ,分散回帰ネットワーク,トランスフォーマー,グラフニューラルネットワークを,限定的かつ拡張的な予測設定の下で検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Statistical post-processing improves ensemble weather forecasts, but generating calibrated predictions at locations without observations remains challenging. This study compares statistical and machine-learning-based methods for post-processing ECMWF 2-m temperature and 10-m wind speed forecasts at observed and unobserved stations in Germany. We consider EMOS-based approaches, distributional regression networks, Transformers, and graph neural networks under both limited and extended predictor settings. For temperature, we also investigate linear forecast combinations and propose an altitude-aware linear pool (ALP). The results show that post-processing improves upon the raw ensemble in most settings, but no single method performs best across all variables, station groups, and evaluation metrics. The proposed ALP provides a small but significant improvement over the standard linear pool at unobserved locations.
• Abstract（参考訳）: 統計的ポストプロセッシングは、アンサンブルの天気予報を改善するが、観測のない場所で校正された予測を生成することは依然として困難である。 本研究は,ドイツにおける観測観測地点および観測観測地点におけるECMWF 2m温度と10m風速予測を,統計的および機械学習に基づく後処理法と比較した。 EMOSベースのアプローチ,分散回帰ネットワーク,トランスフォーマー,グラフニューラルネットワークを,限定的かつ拡張的な予測設定の下で検討する。 また,温度に対する線形予測の組み合わせについて検討し,高度を考慮した線形プール(ALP)を提案する。 その結果,ポストプロセッシングは生のアンサンブルをほとんどの設定で改善するが,すべての変数,駅群,評価指標で最善を尽くす手法は存在しないことがわかった。 提案したALPは、観測されていない場所での標準線形プールよりも小さいが重要な改善を提供する。

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