論文の概要: Towards probabilistic Weather Forecasting with Conditioned Spatio-Temporal Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06958v1
• Date: Sun, 12 Nov 2023 20:52:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 16:01:43.947064
• Title: Towards probabilistic Weather Forecasting with Conditioned Spatio-Temporal Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 条件付き時空間正規化流を用いた確率的気象予報
• Authors: Christina Winkler
• Abstract要約: 生成的相関はマルチモーダル相関をモデル化することができ、時間分布もうまくモデル化できることが示されている。 これにより、これらは時空間予測に適した候補モデルとなり、科学の多くの分野において問題は一様である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative normalizing flows are able to model multimodal spatial distributions, and they have been shown to model temporal correlations successfully as well. These models provide several benefits over other types of generative models due to their training stability, invertibility and efficiency in sampling and inference. This makes them a suitable candidate for stochastic spatio-temporal prediction problems, which are omnipresent in many fields of sciences, such as earth sciences, astrophysics or molecular sciences. In this paper, we present conditional normalizing flows for stochastic spatio-temporal modelling. The method is evaluated on the task of daily temperature and hourly geopotential map prediction from ERA5 datasets. Experiments show that our method is able to capture spatio-temporal correlations and extrapolates well beyond the time horizon used during training.
• Abstract（参考訳）: 生成正規化流はマルチモーダル空間分布をモデル化することができ、時間的相関をうまくモデル化することが示されている。 これらのモデルは、トレーニングの安定性、可逆性、サンプリングと推論の効率性のために、他の種類の生成モデルよりもいくつかの利点を提供する。 これは、地球科学、天体物理学、分子科学など、多くの科学分野において一様である確率的時空間予測問題の候補となる。 本稿では,確率的時空間モデリングのための条件付き正規化フローについて述べる。 本手法は,ERA5データセットからの日中温度と時空間地図予測のタスクに基づいて評価する。 実験により,本手法は時空間相関を捉えることができ,トレーニング中に使用する時間的地平線をはるかに越えることができることがわかった。

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