論文の概要: Estimating Atmospheric Variables from Digital Typhoon Satellite Images via Conditional Denoising Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07961v3
- Date: Thu, 17 Oct 2024 12:23:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 21:31:36.239073
- Title: Estimating Atmospheric Variables from Digital Typhoon Satellite Images via Conditional Denoising Diffusion Models
- Title（参考訳）: 条件付きデノイング拡散モデルによるデジタル台風衛星画像からの大気変動の推定
- Authors: Zhangyue Ling, Pritthijit Nath, César Quilodrán-Casas,
- Abstract要約: 本研究では,台風分野における拡散モデルの適用について検討する。
この研究の焦点は台湾であり、台風に非常に脆弱な地域である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This study explores the application of diffusion models in the field of typhoons, predicting multiple ERA5 meteorological variables simultaneously from Digital Typhoon satellite images. The focus of this study is taken to be Taiwan, an area very vulnerable to typhoons. By comparing the performance of Conditional Denoising Diffusion Probability Model (CDDPM) with Convolutional Neural Networks (CNN) and Squeeze-and-Excitation Networks (SENet), results suggest that the CDDPM performs best in generating accurate and realistic meteorological data. Specifically, CDDPM achieved a PSNR of 32.807, which is approximately 7.9% higher than CNN and 5.5% higher than SENet. Furthermore, CDDPM recorded an RMSE of 0.032, showing a 11.1% improvement over CNN and 8.6% improvement over SENet. A key application of this research can be for imputation purposes in missing meteorological datasets and generate additional high-quality meteorological data using satellite images. It is hoped that the results of this analysis will enable more robust and detailed forecasting, reducing the impact of severe weather events on vulnerable regions. Code accessible at https://github.com/TammyLing/Typhoon-forecasting.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,デジタル台風衛星画像から複数のERA5気象変数を同時に予測し,台風分野における拡散モデルの適用について検討した。
この研究の焦点は台湾であり、台風に非常に脆弱な地域である。
The performance of Conditional Denoising Diffusion Probability Model (CDDPM) with Convolutional Neural Networks (CNN) and Squeeze-and-Excitation Networks (SENet) results suggests that the CDDPMは正確な気象データを生成するのに最適である。
具体的には、CDDPMのPSNRは32.807で、CNNより約7.9%高く、SENetより5.5%高い。
さらにCDDPMのRMSEは0.032で、CNNは11.1%、SENetは8.6%改善した。
この研究の重要な応用は、欠落した気象データセットの計算目的と、衛星画像を用いた高品質な気象データの生成である。
この分析の結果により、より堅牢で詳細な予測が可能となり、脆弱な地域での厳しい気象事象の影響が軽減されることが期待されている。
https://github.com/TammyLing/Typhoon-forecasting.comからアクセス可能。
関連論文リスト
- Data-driven rainfall prediction at a regional scale: a case study with Ghana [4.028179670997471]
最先端の数値天気予報(NWP)モデルは、アフリカの熱帯地域で熟練した降雨予測を作成するのに苦労している。
2つのU-Net畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを開発し、12時間と30時間リード時の24時間降雨を予測する。
また,従来のNWPモデルとデータ駆動モデルを組み合わせることにより,予測精度が向上することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T22:07:53Z) - MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。
以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。
本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z) - Generating Fine-Grained Causality in Climate Time Series Data for Forecasting and Anomaly Detection [67.40407388422514]
我々は、TBN Granger Causalityという概念的微粒因果モデルを設計する。
次に, TBN Granger Causality を生成的に発見する TacSas という, エンドツーエンドの深部生成モデルを提案する。
気候予報のための気候指標ERA5と、極度気象警報のためのNOAAの極端気象基準でTacSasを試験する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-08T06:47:21Z) - Observation-Guided Meteorological Field Downscaling at Station Scale: A
Benchmark and a New Method [66.80344502790231]
気象学的ダウンスケーリングを任意の散乱ステーションスケールに拡張し、新しいベンチマークとデータセットを確立する。
データ同化技術にインスパイアされた我々は、観測データをダウンスケーリングプロセスに統合し、マルチスケールの観測先行情報を提供する。
提案手法は、複数の曲面変数上で、他の特別に設計されたベースラインモデルよりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:02:56Z) - AdaNAS: Adaptively Post-processing with Self-supervised Neural
Architecture Search for Ensemble Rainfall Forecasts [16.723190233704432]
本稿では,降雨予知処理と降雨予測を高精度に行う自己教師型ニューラルネットワークサーチ(NAS)手法を提案する。
さらに,降雨エリアの予測を著しく改善する雨量対応検索空間を設計する。
EmphNone、emphLight、emphModerate、emphHeavy、emphViolentの大規模な降水ベンチマークで検証実験が行われた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-26T13:23:03Z) - Residual Corrective Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [58.456404022536425]
気象・気候からの物理的危険予知技術の現状には、粗い解像度のグローバルな入力によって駆動される高価なkmスケールの数値シミュレーションが必要である。
ここでは、コスト効率のよい機械学習代替手段として、このようなグローバルな入力をkmスケールにダウンスケールするために、生成拡散アーキテクチャを探索する。
このモデルは、台湾上空の地域気象モデルから2kmのデータを予測するために訓練され、世界25kmの再解析に基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-24T19:57:22Z) - FengWu: Pushing the Skillful Global Medium-range Weather Forecast beyond
10 Days Lead [93.67314652898547]
人工知能(AI)に基づく高度データ駆動型中距離気象予報システムFengWuについて紹介する。
FengWuは大気力学を正確に再現し、0.25度緯度で37の垂直レベルで将来の陸と大気の状態を予測することができる。
その結果、FengWuは予測能力を大幅に向上させ、熟練した中距離気象予報を10.75日間のリードまで拡張できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-06T09:16:39Z) - Deep-Learning-Based Precipitation Nowcasting with Ground Weather Station
Data and Radar Data [14.672132394870445]
複数の気象観測所からの地上気象観測を効果的に活用するための新しい注意法であるASOCを提案する。
ASOCは、観測の時間的ダイナミクスとそれらの間の文脈的関係を捉えるように設計されている。
この組み合わせにより, 平均臨界成功指数 (CSI) は1-6時間リード時の重雨 (少なくとも10 mm/hr) と軽雨 (少なくとも1 mm/hr) を5.7%向上することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-20T14:59:58Z) - Lidar Light Scattering Augmentation (LISA): Physics-based Simulation of
Adverse Weather Conditions for 3D Object Detection [60.89616629421904]
ライダーベースの物体検出器は、自動運転車のような自律ナビゲーションシステムにおいて、3D知覚パイプラインの重要な部分である。
降雨、雪、霧などの悪天候に敏感で、信号-雑音比(SNR)と信号-背景比(SBR)が低下している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-14T21:10:47Z) - Fusion of rain radar images and wind forecasts in a deep learning model
applied to rain nowcasting [0.0]
気象予測モデルによる降雨レーダー画像と風速の融合により,深層学習モデルを訓練する。
地平線時間30分で予測する中・高降雨時の光流量をF1スコアで計算し, ネットワークの性能は8%向上した。
降雨と風力データの融合は、訓練過程の安定化にも寄与し、特に降雨の予測が難しい地域では大きな改善をもたらした。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-09T12:50:06Z) - A Deep Convolutional Neural Network Model for improving WRF Forecasts [0.19573380763700707]
我々は4年間の歴史を持つCNNモデル(2014-2017)をトレーニングし、WRFバイアスのパターンについて検討する。
次に, 風速, 方向, 降水量, 相対湿度, 表面圧力, 露点温度, 表面温度の予測値において, これらのバイアスを低減させる。
その結果,全駅でWRF予測が顕著に改善したことが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-14T17:48:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。