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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07958v2
• Date: Mon, 26 Feb 2024 16:21:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 21:31:35.680746
• 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 applications, 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 Climate Change Services. The experimental results reveal the superior performance of the GD-CAF model compared to the other examined models. Additionally, visualizations of averaged seasonal spatial and temporal attention scores across the test set offer valuable insights into the most robust connections between diverse regions or time steps.
• 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、様々な応用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。 コペルニクス気候変動サービス(copernicus climate change services)が提供した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評価した。 実験の結果,gd-cafモデルが他の実験モデルと比較して優れた性能を示した。 さらに、テストセット全体の平均的な季節的空間的および時間的注意点の可視化は、多様な領域と時間ステップの間の最も堅牢な関係に関する貴重な洞察を提供する。

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