論文の概要: Accurate and Clear Precipitation Nowcasting with Consecutive Attention and Rain-map Discrimination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08175v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 14:22:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-17 21:26:56.077424
• Title: Accurate and Clear Precipitation Nowcasting with Consecutive Attention and Rain-map Discrimination
• Title（参考訳）: 連続的注意と雨図識別による高精度・クリア降雨予報
• Authors: Ashesh, Buo-Fu Chen, Treng-Shi Huang, Boyo Chen, Chia-Tung Chang, Hsuan-Tien Lin
• Abstract要約: 本稿では,降水流の識別と注意の両方を含む新しい深層学習モデルを提案する。 このモデルは、レーダーデータと実際の雨データの両方を含む、新しく構築されたベンチマークデータセットで検討される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.686939430992966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Precipitation nowcasting is an important task for weather forecasting. Many recent works aim to predict the high rainfall events more accurately with the help of deep learning techniques, but such events are relatively rare. The rarity is often addressed by formulations that re-weight the rare events. Somehow such a formulation carries a side effect of making "blurry" predictions in low rainfall regions and cannot convince meteorologists to trust its practical usability. We fix the trust issue by introducing a discriminator that encourages the prediction model to generate realistic rain-maps without sacrificing predictive accuracy. Furthermore, we extend the nowcasting time frame from one hour to three hours to further address the needs from meteorologists. The extension is based on consecutive attentions across different hours. We propose a new deep learning model for precipitation nowcasting that includes both the discrimination and attention techniques. The model is examined on a newly-built benchmark dataset that contains both radar data and actual rain data. The benchmark, which will be publicly released, not only establishes the superiority of the proposed model, but also is expected to encourage future research on precipitation nowcasting.
• Abstract（参考訳）: 降雨量予測は気象予報の重要な課題である。 最近の多くの研究は、深層学習技術の助けを借りて、高降雨イベントをより正確に予測することを目的としているが、比較的稀である。 ラリティーはしばしばレアイベントを再重み付けする定式化によって取り扱われる。 このような定式化は、低降雨地域で「青く」予測を行う副作用があり、気象学者にその実用性への信頼を説得することができない。 予測精度を犠牲にすることなく、予測モデルが現実的な雨量マップを生成するように促す識別器を導入することで、信頼の問題を修正します。 さらに,気象学者の要求に応えるために,現在放送されている時間枠を1時間から3時間に延長する。 延長は、異なる時間にわたって連続した注意に基づく。 本稿では,降水流の識別と注意の両方を含む新しい深層学習モデルを提案する。 このモデルは、レーダーデータと実際の雨データの両方を含む、新しく構築されたベンチマークデータセットで検討される。 公開されるこのベンチマークは、提案されたモデルの優位性を確立するだけでなく、今後の降水に関する研究を促進することが期待されています。

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