論文の概要: Self-supervised Pre-training for Precipitation Post-processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20187v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 05:13:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 16:38:30.705127
• Title: Self-supervised Pre-training for Precipitation Post-processor
• Title（参考訳）: 降水後プロセッサのための自己教師付き事前訓練
• Authors: Sojung An, Junha Lee, Jiyeon Jang, Inchae Na, Wooyeon Park, Sujeong You
• Abstract要約: 地球温暖化によって引き起こされる気候変動は、深刻な降水現象を正確に予測することの難しさを増している。 数値気象予測(NWP)モデルに対する深層学習に基づく降水後処理手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5553847214012175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Securing sufficient forecast lead time for local precipitation is essential for preventing hazardous weather events. Nonetheless, global warming-induced climate change is adding to the challenge of accurately predicting severe precipitation events, such as heavy rainfall. In this work, we propose a deep learning-based precipitation post-processor approach to numerical weather prediction (NWP) models. The precipitation post-processor consists of (i) self-supervised pre-training, where parameters of encoder are pre-trained on the reconstruction of masked variables of the atmospheric physics domain, and (ii) transfer learning on precipitation segmentation tasks (target domain) from the pre-trained encoder. We also introduce a heuristic labeling approach for effectively training class-imbalanced datasets. Our experiment results in precipitation correction for regional NWP show that the proposed method outperforms other approaches.
• Abstract（参考訳）: 局地降水に対する十分な予報リードタイムを確保することは、危険な気象イベントを防ぐために不可欠である。 それにもかかわらず、地球温暖化によって引き起こされる気候変動は、大雨などの厳しい降水現象を正確に予測する課題を増している。 本研究では,数値気象予測(nwp)モデルに対するディープラーニングに基づく降雨後処理手法を提案する。 降水後処理装置は、 (i)大気物理領域のマスク変数の再構成によりエンコーダのパラメータを事前学習する自己教師付き事前学習 (ii)事前学習したエンコーダからの沈殿セグメンテーションタスク(ターゲットドメイン)の転送学習。 また,クラス不均衡データセットを効果的にトレーニングするためのヒューリスティックラベリング手法を提案する。 地域NWPの降水補正実験の結果,提案手法が他の手法よりも優れていることが示された。

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