Aardvark Weather: end-to-end data-driven weather forecasting

• lead times of five to seven days on a global 1.41◦ grid
• 첫 end-to-end DDWP 모델 (원시 관측을 입력으로 받는)

Data

• In-situ 관측: 지상 관측소(예: HadISD), 해상 관측소(예: ICOADS), 그리고 상층 대기 관측(예: IGRA)에서의 관측 데이터를 포함
• 원격 감지 관측: 여러 위성 기반 관측 장비로부터의 데이터 (ASCAT, AMSU-A, AMSU-B, HIRS)
• 보조 데이터: 시간과 지형 관련 정보(일자와 시간에 대한 사인/코사인 임베딩과 지형 고도 정보)
• ERA5(from 1979)

Performances

Models

1) Encoder
원시 데이터로부터 그리드 형태의 대기의 초기 상태 추정(다양한 대기 변수 포함)
2) Processor
미래의 대기 상태 예측, U-Net 사용
3) Decoder
특정지역의 지역적 날씨 예측을 생성
그 지역 그리드 포인트에서의 예측값을 토대로 관심있는 지역의 구체적인 예측값 출력

Limitations

IFS가 사용하는 데이터의 일부만 가지고 훈련시켰기 때문에 훈련 데이터를 더하면 좋아질 가능성이 있다.