論文の概要: SFANet: Spatial-Frequency Attention Network for Weather Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18849v1
• Date: Wed, 29 May 2024 08:00:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 18:19:10.997705
• Title: SFANet: Spatial-Frequency Attention Network for Weather Forecasting
• Title（参考訳）: SFANet:気象予報のための空間周波数アテンションネットワーク
• Authors: Jiaze Wang, Hao Chen, Hongcan Xu, Jinpeng Li, Bowen Wang, Kun Shao, Furui Liu, Huaxi Chen, Guangyong Chen, Pheng-Ann Heng,
• Abstract要約: 天気予報は様々な分野において重要な役割を担い、意思決定とリスク管理を推進している。 伝統的な手法は、しばしば気象系の複雑な力学を捉えるのに苦労する。 本稿では,これらの課題に対処し,天気予報の精度を高めるための新しい枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.470205739015434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weather forecasting plays a critical role in various sectors, driving decision-making and risk management. However, traditional methods often struggle to capture the complex dynamics of meteorological systems, particularly in the presence of high-resolution data. In this paper, we propose the Spatial-Frequency Attention Network (SFANet), a novel deep learning framework designed to address these challenges and enhance the accuracy of spatiotemporal weather prediction. Drawing inspiration from the limitations of existing methodologies, we present an innovative approach that seamlessly integrates advanced token mixing and attention mechanisms. By leveraging both pooling and spatial mixing strategies, SFANet optimizes the processing of high-dimensional spatiotemporal sequences, preserving inter-component relational information and modeling extensive long-range relationships. To further enhance feature integration, we introduce a novel spatial-frequency attention module, enabling the model to capture intricate cross-modal correlations. Our extensive experimental evaluation on two distinct datasets, the Storm EVent ImageRy (SEVIR) and the Institute for Climate and Application Research (ICAR) - El Ni\~{n}o Southern Oscillation (ENSO) dataset, demonstrates the remarkable performance of SFANet. Notably, SFANet achieves substantial advancements over state-of-the-art methods, showcasing its proficiency in forecasting precipitation patterns and predicting El Ni\~{n}o events.
• Abstract（参考訳）: 天気予報は様々な分野において重要な役割を担い、意思決定とリスク管理を推進している。 しかし、伝統的な手法は、特に高解像度データの存在下で、気象系の複雑な力学を捉えるのに苦労することが多い。 本稿では、これらの課題に対処し、時空間天気予報の精度を高めるために設計された新しいディープラーニングフレームワークである空間周波数注意ネットワーク(SFANet)を提案する。 既存の手法の限界からインスピレーションを得て,高度なトークンミキシングとアテンション機構をシームレスに統合する革新的なアプローチを提案する。 プールと空間混合の両戦略を活用することにより、SFANetは高次元時空間列の処理を最適化し、成分間関係情報を保存し、広範囲の長距離関係をモデル化する。 機能統合をさらに強化するため,我々は空間周波数アテンションモジュールを導入し,複雑な相互モーダル相関を捉える。 SEVIR (Storm EVent ImageRy) と ICAR (Institute for Climate and Application Research) - El Ni\~{n}o Southern Oscillation (ENSO) の2つの異なるデータセットに対する広範な実験的評価は、SFANetの顕著な性能を示している。 特に,SFANetは,降水パターンの予測やEl Ni\~{n}oイベントの予測に習熟し,最先端の手法に対する大幅な進歩を実現している。

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