論文の概要: RainNet: A Large-Scale Dataset for Spatial Precipitation Downscaling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09700v2
- Date: Fri, 18 Dec 2020 03:22:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-02 15:36:27.574428
- Title: RainNet: A Large-Scale Dataset for Spatial Precipitation Downscaling
- Title(参考訳): RainNet: 空間沈降ダウンスケーリングのための大規模データセット
- Authors: Xuanhong Chen, Kairui Feng, Naiyuan Liu, Yifan Lu, Zhengyan Tong,
Bingbing Ni, Ziang Liu, Ning Lin
- Abstract要約: 我々は、最初のREAL(非シミュレーション)大規模空間降水ダウンスケーリングデータセット、RainNetを紹介します。
このデータセットは17年間、62,424対の低解像度と高解像度の降水マップを含んでいる。
シミュレーションデータとは対照的に、実際のデータセットは様々な種類の気象現象をカバーしている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 34.643909161864855
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spatial Precipitation Downscaling is one of the most important problems in
the geo-science community. However, it still remains an unaddressed issue. Deep
learning is a promising potential solution for downscaling. In order to
facilitate the research on precipitation downscaling for deep learning, we
present the first REAL (non-simulated) Large-Scale Spatial Precipitation
Downscaling Dataset, RainNet, which contains 62,424 pairs of low-resolution and
high-resolution precipitation maps for 17 years. Contrary to simulated data,
this real dataset covers various types of real meteorological phenomena (e.g.,
Hurricane, Squall, etc.), and shows the physical characters - Temporal
Misalignment, Temporal Sparse and Fluid Properties - that challenge the
downscaling algorithms. In order to fully explore potential downscaling
solutions, we propose an implicit physical estimation framework to learn the
above characteristics. Eight metrics specifically considering the physical
property of the data set are raised, while fourteen models are evaluated on the
proposed dataset. Finally, we analyze the effectiveness and feasibility of
these models on precipitation downscaling task. The Dataset and Code will be
available at https://neuralchen.github.io/RainNet/.
- Abstract(参考訳): 空間沈降ダウンスケーリングは地球科学コミュニティで最も重要な問題の一つである。
しかし、現在も未解決のままである。
ディープラーニングは、ダウンスケールのための有望なソリューションです。
深層学習のための降水ダウンスケーリングの研究を容易にするため,約17年間,62,424組の低分解能降水マップと高分解能降水マップを含む,初の大規模降水ダウンスケーリングデータセットであるRainNetを提示する。
シミュレーションデータとは対照的に、実際のデータセットは様々な種類の気象現象(ハリケーン、スカルなど)をカバーしている。
そして、ダウンスケーリングアルゴリズムに挑戦する物理的文字(時間的不一致、時間的スパース、流体的特性)を示します。
潜在的なダウンスケーリングソリューションを十分に検討するために,上記の特徴を学習するための暗黙的物理的推定フレームワークを提案する。
データセットの物理的特性を特に考慮した8つの指標が上げられ、提案データセット上で14のモデルが評価される。
最後に,降水ダウンスケーリングタスクにおけるモデルの有効性と実現可能性について分析する。
DatasetとCodeはhttps://neuralchen.github.io/RainNet/.comで入手できる。
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