論文の概要: Physically Explainable Deep Learning for Convective Initiation Nowcasting Using GOES-16 Satellite Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16015v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 17:18:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 19:09:57.550525
• Title: Physically Explainable Deep Learning for Convective Initiation Nowcasting Using GOES-16 Satellite Observations
• Title（参考訳）: go-16衛星観測による対流開始時点の物理的説明可能な深層学習
• Authors: Da Fan, Steven J. Greybush, David John Gagne II, and Eugene E. Clothiaux
• Abstract要約: Convection Initiation (CI) nowcasting は、数値天気予報モデルと既存の nowcasting アルゴリズムの両方において難しい問題である。 本研究では,多チャンネル赤外線GOES-R衛星観測に基づくCI予測のためのオブジェクトベース確率的深層学習モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1874930567916036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Convection initiation (CI) nowcasting remains a challenging problem for both numerical weather prediction models and existing nowcasting algorithms. In this study, object-based probabilistic deep learning models are developed to predict CI based on multichannel infrared GOES-R satellite observations. The data come from patches surrounding potential CI events identified in Multi-Radar Multi-Sensor Doppler weather radar products over the Great Plains region from June and July 2020 and June 2021. An objective radar-based approach is used to identify these events. The deep learning models significantly outperform the classical logistic model at lead times up to 1 hour, especially on the false alarm ratio. Through case studies, the deep learning model exhibits the dependence on the characteristics of clouds and moisture at multiple levels. Model explanation further reveals the model's decision-making process with different baselines. The explanation results highlight the importance of moisture and cloud features at different levels depending on the choice of baseline. Our study demonstrates the advantage of using different baselines in further understanding model behavior and gaining scientific insights.
• Abstract（参考訳）: Convection Initiation (CI) nowcasting は、数値天気予報モデルと既存の nowcasting アルゴリズムの両方において難しい問題である。 本研究では,多チャンネル赤外線GOES-R衛星観測に基づくCI予測のためのオブジェクトベース確率的深層学習モデルを開発した。 このデータは、2020年6月から2021年6月にかけて、グレートプレーンズ地域のマルチレーダーマルチセンサードップラー気象レーダ製品で発見されたciの可能性のある事象に関するパッチから得られたものだ。 客観的なレーダーベースのアプローチは、これらのイベントを識別するために使用される。 ディープラーニングモデルは、特に誤報率において、リードタイムで最大1時間までの古典的ロジスティックモデルを著しく上回る。 ケーススタディを通じて、深層学習モデルは、雲と湿気の特性に複数のレベルで依存することを示す。 モデル説明は、モデルの決定過程を異なるベースラインで明らかにする。 説明結果は,ベースラインの選択によって異なるレベルの水分と雲の特徴の重要性を強調した。 本研究は, モデル行動の理解を深め, 科学的洞察を得る上で, 異なるベースラインを用いることの利点を示す。

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