論文の概要: GA-SmaAt-GNet: Generative Adversarial Small Attention GNet for Extreme Precipitation Nowcasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09881v2
- Date: Wed, 29 May 2024 19:41:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 23:23:04.036997
- Title: GA-SmaAt-GNet: Generative Adversarial Small Attention GNet for Extreme Precipitation Nowcasting
- Title(参考訳): GA-SmaAt-GNet: 極端沈殿用生成逆小注意GNet
- Authors: Eloy Reulen, Siamak Mehrkanoon,
- Abstract要約: 本稿では,極度の降水量予測のための新しい生成逆解析フレームワークであるGA-SmaAt-GNetモデルを提案する。
オランダの降水量データを用いて,SmaAt-GNetとGA-SmaAt-GNetの性能評価を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.642094639107215
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, data-driven modeling approaches have gained significant attention across various meteorological applications, particularly in weather forecasting. However, these methods often face challenges in handling extreme weather conditions. In response, we present the GA-SmaAt-GNet model, a novel generative adversarial framework for extreme precipitation nowcasting. This model features a unique SmaAt-GNet generator, an extension of the successful SmaAt-UNet architecture, capable of integrating precipitation masks (binarized precipitation maps) to enhance predictive accuracy. Additionally, GA-SmaAt-GNet incorporates an attention-augmented discriminator inspired by the Pix2Pix architecture. This innovative framework paves the way for generative precipitation nowcasting using multiple data sources. We evaluate the performance of SmaAt-GNet and GA-SmaAt-GNet using real-life precipitation data from the Netherlands, revealing notable improvements in overall performance and for extreme precipitation events compared to other models. Specifically, our proposed architecture demonstrates its main performance gain in summer and autumn, when precipitation intensity is typically at its peak. Furthermore, we conduct uncertainty analysis on the GA-SmaAt-GNet model and the precipitation dataset, providing insights into its predictive capabilities. Finally, we employ Grad-CAM to offer visual explanations of our model's predictions, generating activation heatmaps that highlight areas of input activation throughout the network.
- Abstract(参考訳): 近年、データ駆動モデリングのアプローチは、気象予報など様々な気象学の分野で大きな注目を集めている。
しかし、これらの手法は極度の気象条件を扱う際にしばしば困難に直面する。
そこで本研究では, 降水量抑制のためのGA-SmaAt-GNetモデルを提案する。
このモデルは独自のSmaAt-GNetジェネレータを備えており、成功しているSmaAt-UNetアーキテクチャを拡張し、降水マスク(二値降水マップ)を統合して予測精度を高めることができる。
さらに、GA-SmaAt-GNetはPix2Pixアーキテクチャにインスパイアされた注意増強された識別器を組み込んでいる。
この革新的なフレームワークは、複数のデータソースを使用して、生成的な降水 今ストリーミングする方法を舗装する。
オランダの実際の降水データを用いて,SmaAt-GNetとGA-SmaAt-GNetの性能を評価し,他のモデルと比較して,全体的な性能および極端な降水イベントに対する顕著な改善を明らかにした。
具体的には,夏と秋の降水強度が平均的にピークである場合,本アーキテクチャは主な性能向上を示す。
さらに,GA-SmaAt-GNetモデルと降水データセットの不確実性解析を行い,その予測能力について考察する。
最後に、Grad-CAMを用いてモデルの予測を視覚的に説明し、ネットワーク全体の入力アクティベーションの領域をハイライトするアクティベーションヒートマップを生成する。
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