Fugu-MT 論文翻訳(概要): VN-Net: Vision-Numerical Fusion Graph Convolutional Network for Sparse Spatio-Temporal Meteorological Forecasting

論文の概要: VN-Net: Vision-Numerical Fusion Graph Convolutional Network for Sparse Spatio-Temporal Meteorological Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16037v1
Date: Fri, 26 Jan 2024 12:41:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 11:49:01.947625
Title: VN-Net: Vision-Numerical Fusion Graph Convolutional Network for Sparse Spatio-Temporal Meteorological Forecasting
Title（参考訳）: VN-Net:スパース時空間気象予測のためのビジョン-数値核融合グラフ畳み込みネットワーク
Authors: Yutong Xiong, Xun Zhu, Ming Wu, Weiqing Li, Fanbin Mo, Chuang Zhang, Bin Zhang,
Abstract要約: VN-Netは、マルチモーダルデータを利用してスパース時間気象予報をより良く扱うためのGCN法を導入する最初の試みである。 VN-Netは、温度、相対湿度、予測のための平均絶対誤差(MAE)と根平均二乗誤差(RMSE)にかなりの差で最先端である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.737085738169164
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Sparse meteorological forecasting is indispensable for fine-grained weather forecasting and deserves extensive attention. Recent studies have highlighted the potential of spatio-temporal graph convolutional networks (ST-GCNs) in predicting numerical data from ground weather stations. However, as one of the highest fidelity and lowest latency data, the application of the vision data from satellites in ST-GCNs remains unexplored. There are few studies to demonstrate the effectiveness of combining the above multi-modal data for sparse meteorological forecasting. Towards this objective, we introduce Vision-Numerical Fusion Graph Convolutional Network (VN-Net), which mainly utilizes: 1) Numerical-GCN (N-GCN) to adaptively model the static and dynamic patterns of spatio-temporal numerical data; 2) Vision-LSTM Network (V-LSTM) to capture multi-scale joint channel and spatial features from time series satellite images; 4) a GCN-based decoder to generate hourly predictions of specified meteorological factors. As far as we know, VN-Net is the first attempt to introduce GCN method to utilize multi-modal data for better handling sparse spatio-temporal meteorological forecasting. Our experiments on Weather2k dataset show VN-Net outperforms state-of-the-art by a significant margin on mean absolute error (MAE) and root mean square error (RMSE) for temperature, relative humidity, and visibility forecasting. Furthermore, we conduct interpretation analysis and design quantitative evaluation metrics to assess the impact of incorporating vision data.
Abstract（参考訳）: 温暖な気象予報は微粒な天気予報には不可欠であり、注目に値する。近年の研究では、時空間グラフ畳み込みネットワーク(ST-GCN)が地上気象観測所から数値データを予測する可能性を強調している。しかし、最も忠実でレイテンシの低いデータの1つとして、ST-GCNの衛星からの視線データの適用は未調査のままである。上記のマルチモーダルデータを組み合わせることで,スパース気象予報の有効性を実証する研究はほとんどない。この目的に向けて、主に活用されるビジョン・数値核融合グラフ畳み込みネットワーク(VN-Net)を紹介する。 1)時空間数値データの静的および動的パターンを適応的にモデル化する数値GCN(N-GCN) 2) 時系列衛星画像からマルチスケールのジョイントチャネルと空間的特徴を捉えるビジョンLSTMネットワーク(V-LSTM) 4) 特定の気象要因の時間的予測を生成するGCNベースのデコーダ。我々が知る限り、VN-Netは、スパース時空間気象予測をよりよく扱うためにマルチモーダルデータを利用するGCN法を導入する最初の試みである。平均絶対誤差 (MAE) と根平均二乗誤差 (RMSE) について, 温度, 相対湿度, 可視性予測において, VN-Net は最先端に優れていた。さらに,視覚データの導入による影響を評価するために,解釈分析と定量的評価指標の設計を行う。

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