WeatherBench 2: 차세대 데이터 기반 전지구 기상 모델을 위한 벤치마크

초록

WeatherBench 2는 Rasp 등(2020)이 제안한 전 세계적 중기(1-14일) 날씨 예측 벤치마크의 업데이트 버전으로, 데이터 기반 날씨 모델링의 발전을 가속화하기 위해 설계되었습니다. WeatherBench 2는 오픈소스 평가 프레임워크, 공개적으로 이용 가능한 훈련 데이터, 실측 데이터 및 기준 데이터, 그리고 최신 지표와 최첨단 모델을 제공하는 지속적으로 업데이트되는 웹사이트(https://sites.research.google/weatherbench)로 구성되어 있습니다. 본 논문은 평가 프레임워크의 설계 원칙을 설명하고, 현재 최첨단 물리 기반 및 데이터 기반 날씨 모델의 결과를 제시합니다. 이 지표들은 주요 운영 기상 센터에서 날씨 예측을 평가하기 위해 확립된 관행을 기반으로 합니다. 모델 성능을 개괄적으로 제공하기 위해 일련의 핵심 점수를 정의합니다. 또한, 현재 평가 설정의 주의 사항과 데이터 기반 날씨 예측의 미래를 위한 과제에 대해서도 논의합니다.

English

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.

WeatherBench 2: 차세대 데이터 기반 전지구 기상 모델을 위한 벤치마크

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

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