論文の概要: Deep-Learning-Based Precipitation Nowcasting with Ground Weather Station Data and Radar Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12853v1
• Date: Thu, 20 Oct 2022 14:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 13:10:38.624275
• Title: Deep-Learning-Based Precipitation Nowcasting with Ground Weather Station Data and Radar Data
• Title（参考訳）: 地上気象観測データとレーダーデータを用いた深層学習による降雨予報
• Authors: Jihoon Ko, Kyuhan Lee, Hyunjin Hwang and Kijung Shin
• Abstract要約: 複数の気象観測所からの地上気象観測を効果的に活用するための新しい注意法であるASOCを提案する。 ASOCは、観測の時間的ダイナミクスとそれらの間の文脈的関係を捉えるように設計されている。 この組み合わせにより, 平均臨界成功指数 (CSI) は1-6時間リード時の重雨 (少なくとも10 mm/hr) と軽雨 (少なくとも1 mm/hr) を5.7%向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.672132394870445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, many deep-learning techniques have been applied to various weather-related prediction tasks, including precipitation nowcasting (i.e., predicting precipitation levels and locations in the near future). Most existing deep-learning-based approaches for precipitation nowcasting, however, consider only radar and/or satellite images as inputs, and meteorological observations collected from ground weather stations, which are sparsely located, are relatively unexplored. In this paper, we propose ASOC, a novel attentive method for effectively exploiting ground-based meteorological observations from multiple weather stations. ASOC is designed to capture temporal dynamics of the observations and also contextual relationships between them. ASOC is easily combined with existing image-based precipitation nowcasting models without changing their architectures. We show that such a combination improves the average critical success index (CSI) of predicting heavy (at least 10 mm/hr) and light (at least 1 mm/hr) rainfall events at 1-6 hr lead times by 5.7%, compared to the original image-based model, using the radar images and ground-based observations around South Korea collected from 2014 to 2020.
• Abstract（参考訳）: 近年,降雨量予測(降雨量と場所の予測)など,さまざまな気象予測タスクにディープラーニング技術が適用されている。 しかし、現在の深層学習に基づく降水ノキャスティングの手法のほとんどは、レーダーや衛星画像のみを入力としており、地上の気象観測所から収集された気象観測は比較的未探査である。 本稿では,複数の気象観測所からの地上観測を効果的に活用するための新しい観測手法であるASOCを提案する。 ASOCは、観測の時間的ダイナミクスとそれらの間の文脈的関係を捉えるように設計されている。 ASOCは、アーキテクチャを変更することなく、既存の画像ベースの降水モデルと簡単に組み合わせられる。 この組み合わせにより,2014年から2020年にかけての韓国周辺のレーダー画像と地上観測データを用いて,1～6時間リードタイムにおける重雨(少なくとも10mm/hr)と軽雨(少なくとも1mm/hr)の降雨を5.7%の精度で予測する平均臨界成功指数(CSI)が向上することを示す。

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