論文の概要: GD-CAF: Graph Dual-stream Convolutional Attention Fusion for Precipitation Nowcasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07958v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 20:54:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 15:47:07.243283
• Title: GD-CAF: Graph Dual-stream Convolutional Attention Fusion for Precipitation Nowcasting
• Title（参考訳）: GD-CAF: 降雨予報のためのグラフデュアルストリーム畳み込み注意融合
• Authors: Lorand Vatamany, Siamak Mehrkanoon
• Abstract要約: 降水マップの履歴グラフから学習するために,GD-CAF (Graph Dual-streamtemporal Conal Attention Fusion) を導入した。 GD-CAFは、ゲート・テンポラル・コンボリューション・アテンションと、深度的に分離可能なコンボリューション・オペレーションを備えた融合モジュールで構成されている。 ERA5データセットから収集したヨーロッパとその周辺地域の7年間の降水分布図を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.642094639107215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate precipitation nowcasting is essential for various purposes, including flood prediction, disaster management, optimizing agricultural activities, managing transportation routes and renewable energy. While several studies have addressed this challenging task from a sequence-to-sequence perspective, most of them have focused on a single area without considering the existing correlation between multiple disjoint regions. In this paper, we formulate precipitation nowcasting as a spatiotemporal graph sequence nowcasting problem. In particular, we introduce Graph Dual-stream Convolutional Attention Fusion (GD-CAF), a novel approach designed to learn from historical spatiotemporal graph of precipitation maps and nowcast future time step ahead precipitation at different spatial locations. GD-CAF consists of spatio-temporal convolutional attention as well as gated fusion modules which are equipped with depthwise-separable convolutional operations. This enhancement enables the model to directly process the high-dimensional spatiotemporal graph of precipitation maps and exploits higher-order correlations between the data dimensions. We evaluate our model on seven years of precipitation maps across Europe and its neighboring areas collected from the ERA5 dataset, provided by Copernicus. The model receives a fully connected graph in which each node represents historical observations from a specific region on the map. Consequently, each node contains a 3D tensor with time, height, and width dimensions. Experimental results demonstrate that the proposed GD-CAF model outperforms the other examined models. Furthermore, the averaged seasonal spatial and temporal attention scores over the test set are visualized to provide additional insights about the strongest connections between different regions or time steps. These visualizations shed light on the decision-making process of our model.
• Abstract（参考訳）: 洪水予報、災害管理、農業活動の最適化、交通路の管理、再生可能エネルギーなど、様々な目的のために正確な降水量計が不可欠である。 いくつかの研究はシーケンス・ツー・シーケンスの観点からこの課題に対処してきたが、その多くは複数の領域間の既存の相関を考慮せずに単一の領域に焦点を当てている。 本稿では,時空間グラフ列の降水問題として降水流を定式化する。 特にGD-CAF(Graph Dual-stream Convolutional Attention Fusion)を紹介する。これは降水マップの時空間グラフから学習するための新しいアプローチであり、将来は異なる場所の降水に先んじる。 gd-cafは時空間的畳み込みの注意と、奥行き分離可能な畳み込み操作を備えたゲート融合モジュールから構成される。 この拡張により、降水マップの高次元時空間グラフを直接処理し、データ次元間の高次相関を利用することができる。 我々は,コペルニクスのERA5データセットから収集したヨーロッパとその周辺地域の7年間の降水マップについて,本モデルを評価した。 モデルは、地図上の特定の領域からの歴史的な観測を各ノードが表現する完全連結グラフを受け取る。 したがって、各ノードは時間、高さ、幅寸法の3次元テンソルを含む。 実験により,提案したGD-CAFモデルが他の試験モデルより優れていることが示された。 さらに、テストセットの平均的な季節的空間的および時間的注意スコアを可視化し、異なる領域間の強いつながりや時間ステップに関する洞察を与える。 これらの視覚化は、私たちのモデルの意思決定プロセスに光を当てています。

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