論文の概要: Four-hour thunderstorm nowcasting using deep diffusion models of satellite
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10512v1
- Date: Tue, 16 Apr 2024 12:33:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 16:53:59.437349
- Title: Four-hour thunderstorm nowcasting using deep diffusion models of satellite
- Title（参考訳）: 衛星の深部拡散モデルを用いた4時間雷雨流
- Authors: Kuai Dai, Xutao Li, Junying Fang, Yunming Ye, Demin Yu, Di Xian, Danyu Qin,
- Abstract要約: 衛星の深部拡散モデル(DDMS)を提案し,AIを用いた対流流速報システムを構築する。
一方、拡散過程を用いて、対流雲の複雑な時間的進化パターンを効果的にシミュレートする。
一方、静止衛星の明るさ温度データを利用して、惑星規模の予測を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.612120207940821
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Convection (thunderstorm) develops rapidly within hours and is highly destructive, posing a significant challenge for nowcasting and resulting in substantial losses to nature and society. After the emergence of artificial intelligence (AI)-based methods, convection nowcasting has experienced rapid advancements, with its performance surpassing that of physics-based numerical weather prediction and other conventional approaches. However, the lead time and coverage of it still leave much to be desired and hardly meet the needs of disaster emergency response. Here, we propose a deep diffusion model of satellite (DDMS) to establish an AI-based convection nowcasting system. On one hand, it employs diffusion processes to effectively simulate complicated spatiotemporal evolution patterns of convective clouds, significantly improving the forecast lead time. On the other hand, it utilizes geostationary satellite brightness temperature data, thereby achieving planetary-scale forecast coverage. During long-term tests and objective validation based on the FengYun-4A satellite, our system achieves, for the first time, effective convection nowcasting up to 4 hours, with broad coverage (about 20,000,000 km2), remarkable accuracy, and high resolution (15 minutes; 4 km). Its performance reaches a new height in convection nowcasting compared to the existing models. In terms of application, our system operates efficiently (forecasting 4 hours of convection in 8 minutes), and is highly transferable with the potential to collaborate with multiple satellites for global convection nowcasting. Furthermore, our results highlight the remarkable capabilities of diffusion models in convective clouds forecasting, as well as the significant value of geostationary satellite data when empowered by AI technologies.
- Abstract（参考訳）: 対流(雷雨)は数時間で急速に発展し、非常に破壊的であり、流し込みにとって大きな挑戦となり、自然と社会に重大な損失をもたらす。
人工知能(AI)ベースの手法の出現後、対流流速報は急速に進歩し、物理学に基づく数値天気予報やその他の従来の手法よりも性能が優れている。
しかし、そのリードタイムとカバー範囲は依然として多くを望んでおらず、災害緊急対応の必要性をほとんど満たさないままである。
本稿では,AIを用いた対流流流速報知システムを構築するために,衛星の深部拡散モデル(DDMS)を提案する。
一方、拡散過程を用いて、対流雲の複雑な時空間進化パターンを効果的にシミュレートし、予測リード時間を大幅に改善する。
一方、静止衛星の明るさ温度データを利用して、惑星規模の予測を行う。
FengYun-4A衛星を用いた長期試験および客観的検証において,本システムは,最大4時間,広範囲(約20,000,000km2),顕著な精度,高分解能(約15分4km)の有効対流を初めて達成した。
その性能は、既存のモデルと比較して、対流キャスティングの新たな高さに達した。
適用面では,本システムは効率よく動作する(4時間の対流を8分で予測)。
さらに,この結果から,対流雲予測における拡散モデルの顕著な機能と,AI技術によって強化された静止衛星データの価値を強調した。
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