要約:
Google DeepMind は最近、WeatherNext 3 気象モデルの基礎となる SatWeave と PARDIG の 2 つの基本データ セットを正式にリリースしました。リアルタイムのデータ ストリームと過去のアーカイブ データを世界の科学研究者や開発者に公開し、気象、水文学、気候研究、関連分野のアプリケーション モデリングにデータ サポートを提供します。
SatWeave は、GOES-East、GOES-West、メテオサット 0、メテオサット インディアン オーシャン スター、ひまわりの 5 つの静止気象衛星からの観測データを統合するグローバル衛星画像スプライシング データ セットで、地図投影法、ファイル形式、センサー、スキャン リズムなどにおける異なる衛星間のデータの違いを克服します。このデータ セットは 1 時間ごとに更新され、10 年以上の歴史アーカイブを保持します。 WeatherNext 3 をサポートし、リアルタイムの雲画像と嵐の変化に基づいて時間ごとの世界的な天気予報を実行できます。従来の分析データの更新周期が6時間だったのに比べ、タイムリー性が大幅に向上します。科学研究コミュニティは、データセットを拡張して、太陽光発電の推定や山火事の監視などのさまざまなシナリオに適用することもできます。
PARDIG は、人工知能アーキテクチャに基づいて構築された地球規模の降水量再解析データセットです。球面グラフグリッド Transformer アーキテクチャを採用し、NASA の全球降水量測定衛星レーダー観測データをトレーニング参照として使用し、SatWeave 衛星画像と欧州中期天気予報センターの大気フィールドデータを入力して統合します。データセットの空間解像度は約 10 キロメートル、時間解像度は最大 15 分、平均データ遅延は約 5 時間です。
米国、ヨーロッパ、日本の 3 つの大陸に拠点を置くレーダー ネットワークと世界中の 36,000 以上の気象観測所によって比較および評価されたところ、PARDIG の降水強度認識パフォーマンスは、NASA IMERG‑Final などの主流の同様のデータ セットよりも優れています。中でも、時間ごとの少雨と中程度の降水量を識別する能力は IMERG‑Final よりも 30% 以上高く、極端な降水量の捕捉性能は優れています。このデータセットは、衛星観測情報を直接学習するという技術的特性により、地上レーダーや降雨観測地点が存在しない地域においても、比較的信頼性の高いデータ精度を維持することができます。
今回、Google は 1999 年から 2026 年までの PARDIG の歴史アーカイブと、SatWeave と PARDIG の 2 つのデータ セットのリアルタイム データ ストリームを同時に外部に公開すると理解されています。すべてのデータは Google Cloud Storage Platform でホストされ、CC BY 4.0 ライセンス契約に基づいて公開されます。 (チュンジュン)
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