FuXi-Extreme: Improving extreme rainfall and wind forecasts with diffusion model

气候学 热带气旋 极端天气 气象学 概率逻辑 模型输出统计 黑天鹅理论 降水 环境科学 计算机科学 数值天气预报 统计 数学 气候变化 人工智能 地理 地质学 海洋学
作者
Xiaohui Zhong,Lei Chen,Jun Liu,Chensen Lin,Qi Yuan,Hao Li
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:4
标识
DOI:10.48550/arxiv.2310.19822
摘要

Significant advancements in the development of machine learning (ML) models for weather forecasting have produced remarkable results. State-of-the-art ML-based weather forecast models, such as FuXi, have demonstrated superior statistical forecast performance in comparison to the high-resolution forecasts (HRES) of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). However, ML models face a common challenge: as forecast lead times increase, they tend to generate increasingly smooth predictions, leading to an underestimation of the intensity of extreme weather events. To address this challenge, we developed the FuXi-Extreme model, which employs a denoising diffusion probabilistic model (DDPM) to restore finer-scale details in the surface forecast data generated by the FuXi model in 5-day forecasts. An evaluation of extreme total precipitation ($\textrm{TP}$), 10-meter wind speed ($\textrm{WS10}$), and 2-meter temperature ($\textrm{T2M}$) illustrates the superior performance of FuXi-Extreme over both FuXi and HRES. Moreover, when evaluating tropical cyclone (TC) forecasts based on International Best Track Archive for Climate Stewardship (IBTrACS) dataset, both FuXi and FuXi-Extreme shows superior performance in TC track forecasts compared to HRES, but they show inferior performance in TC intensity forecasts in comparison to HRES.
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