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今シーズン、Google の新しいハリケーン モデルは息をのむほど素晴らしかった

この初期のモデルの比較には、欧州中期天気予報センターが作成した「ゴールド スタンダード」の従来の物理ベースのモデルは含まれていません。ただし、ECMWF モデルは通常、ハリケーンの進路予測に関して、いくつかの異なるモデル出力を重み付けするハリケーン センター モデルやコンセンサス モデルよりも優れた性能を発揮するわけではありません。したがって、Google の DeepMind よりも優れている可能性は低いです。 これは予測を永久に変えるでしょう DeepMind が、ハリケーンの強さの変動である強度予測でも非常に優れた成績を収めたことは注目に値します。したがって、最初のシーズンでは、ハリケーンの進路と強度の両方を釘付けにしました。 四半世紀にわたって従来の物理ベースのモデルに依存してきた予報者として、これらの結果がどれほど驚くべきものであるかを言うのは困難です。今後は、Google やその他の AI 気象モデルに大きく依存することになると言っても過言ではありません。これらの AI 気象モデルは比較的新しく、改善の余地があるため、今後数年間で改善される可能性があります。 「DeepMind やその他の同様のデータ駆動型 AI ベースの気象モデルの利点は、世界で最も高価で最先端のスーパーコンピューターを必要とする従来の物理ベースの気象モデルと比べて、はるかに迅速に予報を生成できることです」とハリケーンの専門家でニュースレター「Eye on the Tropics」の著者であるマイケル ローリー氏はモデルのパフォーマンスについて述べています。 「さらに、ニューラル ネットワーク アーキテクチャを備えたこれらの『スマート』モデルは、間違いから学習し、その場で修正する機能を備えています。」 北米モデルはどうでしょうか？ GFS モデルに関しては、なぜ今シーズンこれほどパフォーマンスが悪かったのかを説明するのは困難です。これまでは、最悪の場合でも、予測を立てる際に考慮に値するものでした。しかし今年は、私自身も他の予報士もそれを無視することが多かった。 「今回のハリケーンシーズンにGFSの成績がこれほど悪かった理由はすぐには分からない」とラウリー氏は書いた。 「今年のDOGE関連の政府削減によるデータ収集の遅れが要因だったのではないかと推測する人もいるが、おそらくそのような要因はアメリカのGFSだけでなく、他の地球規模の物理ベースのモデルにも影響を及ぼしたであろう。」 米国政府が閉鎖モードに入っているため、おそらくすぐに多くの答えは期待できないだろう。しかし、2019年に始まったモデルのダイナミックコアの大規模なアップグレードがほぼ失敗に終わったことは明らかのようだ。 10 年前に GFS…