論文の概要: RainBench: Towards Global Precipitation Forecasting from Satellite
Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09670v1
- Date: Thu, 17 Dec 2020 15:35:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-02 16:16:18.541503
- Title: RainBench: Towards Global Precipitation Forecasting from Satellite
Imagery
- Title(参考訳): RainBench: 衛星画像による世界の降水予測に向けて
- Authors: Christian Schroeder de Witt, Catherine Tong, Valentina Zantedeschi,
Daniele De Martini, Freddie Kalaitzis, Matthew Chantry, Duncan Watson-Parris,
Piotr Bilinski
- Abstract要約: 極端に降水するイベントは、発展途上国の経済と生活を定期的に破壊する。
データ駆動型ディープラーニングアプローチは、正確な複数日予測へのアクセスを広げる可能性がある。
現在、世界的な降雨予測の研究に特化したベンチマークデータセットは存在しない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.462260770989231
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Extreme precipitation events, such as violent rainfall and hail storms,
routinely ravage economies and livelihoods around the developing world. Climate
change further aggravates this issue. Data-driven deep learning approaches
could widen the access to accurate multi-day forecasts, to mitigate against
such events. However, there is currently no benchmark dataset dedicated to the
study of global precipitation forecasts. In this paper, we introduce
\textbf{RainBench}, a new multi-modal benchmark dataset for data-driven
precipitation forecasting. It includes simulated satellite data, a selection of
relevant meteorological data from the ERA5 reanalysis product, and IMERG
precipitation data. We also release \textbf{PyRain}, a library to process large
precipitation datasets efficiently. We present an extensive analysis of our
novel dataset and establish baseline results for two benchmark medium-range
precipitation forecasting tasks. Finally, we discuss existing data-driven
weather forecasting methodologies and suggest future research avenues.
- Abstract(参考訳): 激しい降雨や暴風雨のような極端な降雨は、発展途上国の経済や生活を日常的に破壊する。
気候変動はこの問題をさらに悪化させる。
データ駆動型ディープラーニングアプローチは、そのようなイベントを緩和するために、正確な複数日予測へのアクセスを広げる可能性がある。
しかし、世界の降水量予測の研究に特化したベンチマークデータセットは今のところ存在しない。
本稿では,データ駆動降水予測のための新しいマルチモーダルベンチマークデータセットである \textbf{RainBench} を紹介する。
これには、シミュレーションされた衛星データ、era5の再分析製品からの関連する気象データの選択、およびimergの降水データが含まれる。
また、大規模な降水データセットを効率的に処理するライブラリである \textbf{PyRain} もリリースしています。
本研究では,提案するデータセットを広範囲に分析し,中規模降水予測タスクのベースラインを2つ確立する。
最後に,既存の気象予報手法について考察し,今後の研究方法を提案する。
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