論文の概要: A case study of spatiotemporal forecasting techniques for weather forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14782v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 13:47:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 16:10:48.219780
• Title: A case study of spatiotemporal forecasting techniques for weather forecasting
• Title（参考訳）: 気象予報のための時空間予測手法の事例研究
• Authors: Shakir Showkat Sofi, Ivan Oseledets
• Abstract要約: 本稿では,地域データによる気象予報の様々な手法,すなわち時間的相関を捉えるために,複数の経度点にまたがる予測手法について検討する。 その結果, 列車の動的分解モードに基づく予測モデルでは, トレーニングを必要とせず, ほぼ同等の精度で予測できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The majority of real-world processes are spatiotemporal, and the data generated by them exhibits both spatial and temporal evolution. Weather is one of the most important processes that fall under this domain, and forecasting it has become a crucial part of our daily routine. Weather data analysis is considered the most complex and challenging task. Although numerical weather prediction models are currently state-of-the-art, they are resource intensive and time-consuming. Numerous studies have proposed time-series-based models as a viable alternative to numerical forecasts. Recent research has primarily focused on forecasting weather at a specific location. Therefore, models can only capture temporal correlations. This self-contained paper explores various methods for regional data-driven weather forecasting, i.e., forecasting over multiple latitude-longitude points to capture spatiotemporal correlations. The results showed that spatiotemporal prediction models reduced computational cost while improving accuracy; in particular, the proposed tensor train dynamic mode decomposition-based forecasting model has comparable accuracy to ConvLSTM without the need for training. We use the NASA POWER meteorological dataset to evaluate the models and compare them with the current state of the art.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のプロセスの大部分は時空間的であり、それらによって生成されたデータは空間的および時間的進化の両方を示す。 天気はこの領域にある最も重要なプロセスの1つであり、天気予報は私たちの日々のルーチンの重要な部分になっています。 気象データ分析は最も複雑で困難な課題と考えられている。 数値気象予測モデルは現在最先端であるが、資源集約的で時間を要する。 多くの研究が、数値予測の代替として時系列モデルを提案した。 近年の研究は主に特定の場所での天気予報に重点を置いている。 したがって、モデルは時間的相関のみを捉えることができる。 この自己完結型論文は,地域データ駆動型気象予報,すなわち時空間相関を捉えるために,複数の緯度-経度点以上を予報する様々な手法を考察する。 その結果, 時空間予測モデルでは, 精度を向上しながら計算コストを低減し, 特に, 提案したテンソルトレインの動的モード分解に基づく予測モデルは, トレーニングを必要とせず, ConvLSTMと同等の精度を有することがわかった。 我々は、NASA POWER気象データセットを用いて、モデルを評価し、それらを現在の技術と比較する。

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