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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