降雨临近预报的代理模型
计算物理
2020-06-26 v1 大气与海洋物理
摘要
临近预报（或短期天气预报）在极端事件情形下尤为重要，因其有助于避免人员伤亡。然而，我们的许多活动也依赖于天气。因此，临近预报已在许多不同领域证明有用。目前，法国即时降雨预报使用由 Météo-France 开发的复杂物理模型 Arome-NWC 计算。Arome-NWC 预报以 15 分钟时间间隔存储。然而，更高时间分辨率对其他气象应用是可取的。诸如 Arome-NWC 的复杂模型计算可能非常昂贵且耗时。代理模型旨在产生与复杂模型所得非常接近的结果，但大幅减少计算时间。构建代理模型仅需真实模型的少量计算。一旦代理模型建好，进一步计算可快速实现。在本研究中，我们提出用两种不同方法构建即时降雨预报的代理模型：结合本征正交分解（POD）与 Kriging，或结合 POD 与随机森林（RF）。我们展示代理模型所得结果不仅接近 Arome-NWC 所得，而且具有更高时间分辨率（1 分钟）且计算时间减少。
引用
@article{arxiv.2006.14515,
title = {Surrogate Models for Rainfall Nowcasting},
author = {Naty Citlali Cabrera-Gutiérrez and Hadrien Godé and Jean-Christophe Jouhaud and Mohamed Chafik Bakkay and Valentin Kivachuk Burdá and Florian Dupuy and Maud-Alix Mader and Olivier Mestre and Guillaume Oller and Mathieu Serrurier and Michaël Zamo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.14515},
year = {2020}
}
备注
17 pages, 8 figures