論文の概要: CasCast: Skillful High-resolution Precipitation Nowcasting via Cascaded Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04290v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 08:30:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-08 18:32:26.910835
• Title: CasCast: Skillful High-resolution Precipitation Nowcasting via Cascaded Modelling
• Title（参考訳）: CasCast:カスケードモデルによる高度な高分解能降水
• Authors: Junchao Gong, Lei Bai, Peng Ye, Wanghan Xu, Na Liu, Jianhua Dai, Xiaokang Yang, Wanli Ouyang
• Abstract要約: 本稿では,メソスケール降水分布と小規模パターンの予測を分離するために,決定的かつ確率的な部分からなるカスケードフレームワークCasCastを提案する。 CasCastは地域の極端降水量計のベースライン(+91.8%)をはるかに上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.65319031345197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Precipitation nowcasting based on radar data plays a crucial role in extreme weather prediction and has broad implications for disaster management. Despite progresses have been made based on deep learning, two key challenges of precipitation nowcasting are not well-solved: (i) the modeling of complex precipitation system evolutions with different scales, and (ii) accurate forecasts for extreme precipitation. In this work, we propose CasCast, a cascaded framework composed of a deterministic and a probabilistic part to decouple the predictions for mesoscale precipitation distributions and small-scale patterns. Then, we explore training the cascaded framework at the high resolution and conducting the probabilistic modeling in a low dimensional latent space with a frame-wise-guided diffusion transformer for enhancing the optimization of extreme events while reducing computational costs. Extensive experiments on three benchmark radar precipitation datasets show that CasCast achieves competitive performance. Especially, CasCast significantly surpasses the baseline (up to +91.8%) for regional extreme-precipitation nowcasting.
• Abstract（参考訳）: 気象予報において,レーダデータに基づく降雨流しは重要な役割を担い,災害管理に幅広い影響を及ぼす。 深層学習に基づく進歩にもかかわらず、降水ナキャスティングの2つの重要な課題はよく解決されていない。 (i)異なるスケールの複雑な降水系の進化のモデル化、 二 極度の降水量の正確な予測 本研究では,メソスケール降水分布と小規模パターンの予測を分離するために,決定的かつ確率的な部分からなるカスケードフレームワークCasCastを提案する。 次に,高分解能でカスケードフレームワークを訓練し,計算コストを低減しつつ極端事象の最適化を促進するために,フレーム誘導拡散トランスを用いて低次元潜在空間における確率的モデリングを行う。 3つのベンチマークレーダ降雨データセットに関する広範な実験は、cascastが競合性能を達成していることを示している。 特にCasCastは、地域の極端降水流のベースライン(+91.8%)を大幅に上回っている。

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