FengWu: Pushing the Skillful Global Medium-range Weather Forecast beyond 10 Days Lead

要約

【タイトル】FengWu: 熟練したグローバル中域天気予報を10日を超えて推進する

【要約】
– FengWuは、AIに基づく進化したデータ駆動型のグローバル中域天気予報システムです。
– 既存のデータ駆動型の天気予報方法とは異なり、FengWuは多様なモードと多重なタスクの観点から中期予報問題を解決します。
– 特定のエンコーダ・デコーダ・クロスモーダル・フュージョン・トランスフォーマーを備えたディープラーニング構造が緻密に設計され、不確実性ロスの下で地域適応的に異なる予測子の最適化をバランス良く行います。
– つまり、リプレイバッファメカニズムを導入して中期予測性能を向上させます。
– ERA5再解析に基づいた39年のデータトレーニングを利用することで、FengWuは0.25°緯度・経度分解能で37つの垂直レベルで大気力学を正確に再現し、将来の地上と大気の状態を予測することができます。
– ERA5に基づく2018年の6時間毎の天気のヒンドキャストによると、FengWuはGraphCastよりも優れたパフォーマンスを発揮し、880の報告された予測の80％を予測することができました。
– 10日先のグローバルz500予測のRMSEを733から651 $m ^ {2} / s ^ 2$に縮小しました。
– さらに、各イテレーションの推論コストはNVIDIA Tesla A100のハードウェアでわずか600ミリ秒です。
– これらの結果から、FengWuは予測スキルを大幅に改善し、初めてACC of z500> 0.6の10.75日の先まで推測可能な熟練したグローバル中域天気予報を実現することができることが示唆されています。

要約(オリジナル)

We present FengWu, an advanced data-driven global medium-range weather forecast system based on Artificial Intelligence (AI). Different from existing data-driven weather forecast methods, FengWu solves the medium-range forecast problem from a multi-modal and multi-task perspective. Specifically, a deep learning architecture equipped with model-specific encoder-decoders and cross-modal fusion Transformer is elaborately designed, which is learned under the supervision of an uncertainty loss to balance the optimization of different predictors in a region-adaptive manner. Besides this, a replay buffer mechanism is introduced to improve medium-range forecast performance. With 39-year data training based on the ERA5 reanalysis, FengWu is able to accurately reproduce the atmospheric dynamics and predict the future land and atmosphere states at 37 vertical levels on a 0.25{\deg} latitude-longitude resolution. Hindcasts of 6-hourly weather in 2018 based on ERA5 demonstrate that FengWu performs better than GraphCast in predicting 80\% of the 880 reported predictands, e.g., reducing the root mean square error (RMSE) of 10-day lead global z500 prediction from 733 to 651 $m^{2}/s^2$. In addition, the inference cost of each iteration is merely 600ms on NVIDIA Tesla A100 hardware. The results suggest that FengWu can significantly improve the forecast skill and extend the skillful global medium-range weather forecast out to 10.75 days lead (with ACC of z500 > 0.6) for the first time.

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