WEATHER-5K: A Large-scale Global Station Weather Dataset Towards Comprehensive Time-series Forecasting Benchmark

要約

Global Station Weather Forecasting (GSWF) は、航空、農業、エネルギー、災害対策などのさまざまな分野にとって重要です。
ディープラーニングの最近の進歩により、公開気象データに基づいてモデルを最適化することで、天気予測の精度が大幅に向上しました。
ただし、GSWF の最適化とベンチマーク用の既存の公開データセットには、サイズが小さい、時間的範囲が限られている、包括的な変数が欠如しているなど、依然として重大な制限があります。
これらの欠点により、現在の予測方法のベンチマークを効果的に反映することができず、運用上の気象予測の実際のニーズをサポートできません。
これらの課題に対処するために、WEATHER-5K データセットを紹介します。
このデータセットは、世界中の 5,672 の気象観測所からの、1 時間間隔で 10 年間にわたるデータの包括的なコレクションで構成されています。
これには複数の重要な気象要素が含まれており、より信頼性が高く解釈可能な予測リソースを提供します。
さらに、当社の WEATHER-5K データセットは、既存のよく知られた予測モデルを包括的に評価するためのベンチマークとして機能し、GSWF 手法を超えて将来の時系列研究の課題と機会をサポートします。
データセットとベンチマークの実装は、https://github.com/taohan10200/WEATHER-5K で公開されています。

要約(オリジナル)

Global Station Weather Forecasting (GSWF) is crucial for various sectors, including aviation, agriculture, energy, and disaster preparedness. Recent advancements in deep learning have significantly improved the accuracy of weather predictions by optimizing models based on public meteorological data. However, existing public datasets for GSWF optimization and benchmarking still suffer from significant limitations, such as small sizes, limited temporal coverage, and a lack of comprehensive variables. These shortcomings prevent them from effectively reflecting the benchmarks of current forecasting methods and fail to support the real needs of operational weather forecasting. To address these challenges, we present the WEATHER-5K dataset. This dataset comprises a comprehensive collection of data from 5,672 weather stations worldwide, spanning a 10-year period with one-hour intervals. It includes multiple crucial weather elements, providing a more reliable and interpretable resource for forecasting. Furthermore, our WEATHER-5K dataset can serve as a benchmark for comprehensively evaluating existing well-known forecasting models, extending beyond GSWF methods to support future time-series research challenges and opportunities. The dataset and benchmark implementation are publicly available at: https://github.com/taohan10200/WEATHER-5K.

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