WeatherBench 2: A benchmark for the next generation of data-driven global weather models

要約

WeatherBench 2 は、Rasp らによって提案された世界的な中範囲 (1 ～ 14 日) の天気予報ベンチマークのアップデートです。
(2020)、データ駆動型気象モデリングの進歩を加速することを目的として設計されました。
WeatherBench 2 は、オープンソースの評価フレームワーク、公開されているトレーニング、グラウンド トゥルース、ベースライン データ、および最新の指標と最先端のモデルを備えた継続的に更新される Web サイトで構成されています: https://sites.research.google
/天気ベンチ。
この論文では、評価フレームワークの設計原則について説明し、現在の最先端の物理モデルとデータ駆動型気象モデルの結果を示します。
この指標は、主要な運用気象センターでの天気予報を評価するための確立された慣行に基づいています。
モデルのパフォーマンスの概要を提供するために、一連のヘッドライン スコアを定義します。
さらに、現在の評価設定における注意点と、データ駆動型天気予報の将来に向けた課題についても説明します。

要約(オリジナル)

WeatherBench 2 is an update to the global, medium-range (1-14 day) weather forecasting benchmark proposed by Rasp et al. (2020), designed with the aim to accelerate progress in data-driven weather modeling. WeatherBench 2 consists of an open-source evaluation framework, publicly available training, ground truth and baseline data as well as a continuously updated website with the latest metrics and state-of-the-art models: https://sites.research.google/weatherbench. This paper describes the design principles of the evaluation framework and presents results for current state-of-the-art physical and data-driven weather models. The metrics are based on established practices for evaluating weather forecasts at leading operational weather centers. We define a set of headline scores to provide an overview of model performance. In addition, we also discuss caveats in the current evaluation setup and challenges for the future of data-driven weather forecasting.

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