論文の概要: DiffCast: A Unified Framework via Residual Diffusion for Precipitation
Nowcasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06734v1
- Date: Mon, 11 Dec 2023 11:26:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 18:36:23.002142
- Title: DiffCast: A Unified Framework via Residual Diffusion for Precipitation
Nowcasting
- Title（参考訳）: DiffCast: 降水開始のための残留拡散による統一フレームワーク
- Authors: Demin Yu, Xutao Li, Yunming Ye, Baoquan Zhang, Chuyao Luo, Kuai Dai,
Rui Wang, Xunlai Chen
- Abstract要約: 降水流速計は、現在の観測結果に基づいてレーダエコー列を予測する重要なタスクであり、気象科学と都市への応用の両方に役立てることができる。
従来の研究では、決定論的モデリングや確率論的モデリングの観点から、この問題に対処している。
我々は、大域的決定論的な動きと残留メカニズムによる局所的な変動の観点から、カオス的な進化的降水系を分解し、モデル化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.54722493957853
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Precipitation nowcasting is an important spatio-temporal prediction task to
predict the radar echoes sequences based on current observations, which can
serve both meteorological science and smart city applications. Due to the
chaotic evolution nature of the precipitation systems, it is a very challenging
problem. Previous studies address the problem either from the perspectives of
deterministic modeling or probabilistic modeling. However, their predictions
suffer from the blurry, high-value echoes fading away and position inaccurate
issues. The root reason of these issues is that the chaotic evolutionary
precipitation systems are not appropriately modeled. Inspired by the nature of
the systems, we propose to decompose and model them from the perspective of
global deterministic motion and local stochastic variations with residual
mechanism. A unified and flexible framework that can equip any type of
spatio-temporal models is proposed based on residual diffusion, which
effectively tackles the shortcomings of previous methods. Extensive
experimental results on four publicly available radar datasets demonstrate the
effectiveness and superiority of the proposed framework, compared to
state-of-the-art techniques. Our code will be made publicly available soon.
- Abstract（参考訳）: 降水ノキャスティングは、現在の観測に基づいてレーダーエコーシーケンスを予測する重要な時空間予測タスクであり、気象学とスマートシティの両方の応用に役立つ。
降水系のカオス的な進化の性質から、これは非常に難しい問題である。
従来の研究では、決定論的モデリングや確率論的モデリングの観点からこの問題に対処している。
しかし、それらの予測はぼやけ、高値のエコーが消え、位置が不正確な問題に苦しむ。
これらの問題の根本原因は、カオス的な進化的降水系が適切にモデル化されていないことである。
システムの性質に触発されて,大域的な決定論的運動と局所的な確率的変動の観点から,それらを分解しモデル化することを提案する。
従来の手法の欠点を効果的に解決する,残差拡散に基づく任意の種類の時空間モデルを装備できる統一的かつ柔軟なフレームワークを提案する。
4つの公開レーダデータセットの大規模な実験結果は、最先端技術と比較して提案フレームワークの有効性と優位性を示している。
私たちのコードはまもなく公開されます。
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