글로벌 및 지역 결합을 통한 정교한 킬로미터 단위 지역 기상 예측

Skillful Kilometer-Scale Regional Weather Forecasting via Global and Regional Coupling

데이터 기반 기상 모델은 글로벌 중장기 예측을 발전시켰지만, 고해상도 지역 예측은 여전히 대규모 역학과 지형 유발 순환, 해안 효과와 같은 소규모 과정 간의 해결되지 않은 다중 척도 상호 작용으로 인해 어려운 과제입니다. 본 논문에서는 킬로미터 단위의 지역 기상 예측을 위한 글로벌-지역 결합 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 사전 훈련된 Transformer 기반 글로벌 모델과 고해상도 지역 네트워크를 새로운 양방향 결합 모듈인 ScaleMixer를 통해 시너지적으로 결합합니다. ScaleMixer는 적응적 키 위치 샘플링을 통해 기상학적으로 중요한 영역을 동적으로 식별하고, 전용 어텐션 메커니즘을 통해 척도 간의 특징 상호 작용을 가능하게 합니다. 이 프레임워크는 중국 지역에서 0.05° (약 5km)의 해상도와 1시간 간격으로 예측을 수행하며, 격자 재분석 데이터와 실시간 기상 관측소 데이터를 모두 사용하여 기존 운영 NWP 및 AI 모델을 현저하게 능가하는 성능을 보입니다. 또한, 산악 지형에 의한 바람 패턴 및 föhn 현상과 같은 미세한 현상을 정확하게 포착하며, 고해상도 정확성과 함께 글로벌 규모의 일관성을 보여줍니다. 코드 및 관련 자료는 https://anonymous.4open.science/r/ScaleMixer-6B66 에서 확인할 수 있습니다.

Data-driven weather models have advanced global medium-range forecasting, yet high-resolution regional prediction remains challenging due to unresolved multiscale interactions between large-scale dynamics and small-scale processes such as terrain-induced circulations and coastal effects. This paper presents a global-regional coupling framework for kilometer-scale regional weather forecasting that synergistically couples a pretrained Transformer-based global model with a high-resolution regional network via a novel bidirectional coupling module, ScaleMixer. ScaleMixer dynamically identifies meteorologically critical regions through adaptive key-position sampling and enables cross-scale feature interaction through dedicated attention mechanisms. The framework produces forecasts at $0.05^\circ$ ($\sim 5 \mathrm{km}$ ) and 1-hour resolution over China, significantly outperforming operational NWP and AI baselines on both gridded reanalysis data and real-time weather station observations. It exhibits exceptional skill in capturing fine-grained phenomena such as orographic wind patterns and Foehn warming, demonstrating effective global-scale coherence with high-resolution fidelity. The code is available at https://anonymous.4open.science/r/ScaleMixer-6B66.