論文の概要: Local Off-Grid Weather Forecasting with Multi-Modal Earth Observation Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12938v3
• Date: Mon, 05 May 2025 20:43:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 14:45:09.073847
• Title: Local Off-Grid Weather Forecasting with Multi-Modal Earth Observation Data
• Title（参考訳）: マルチモーダル地球観測データを用いた局部降雨予報
• Authors: Qidong Yang, Jonathan Giezendanner, Daniel Salles Civitarese, Johannes Jakubik, Eric Schmitt, Anirban Chandra, Jeremy Vila, Detlef Hohl, Chris Hill, Campbell Watson, Sherrie Wang,
• Abstract要約: 森林火災の管理と再生可能エネルギーの発生は、地球表面付近の正確な局部的な天気予報を必要とする。 機械学習モデルや数値天気予報システムによって生成された予測は、通常、大規模な正規グリッド上で生成される。 本稿では,マルチグラニュアルトランスフォーマーモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.890177521606208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Urgent applications like wildfire management and renewable energy generation require precise, localized weather forecasts near the Earth's surface. However, forecasts produced by machine learning models or numerical weather prediction systems are typically generated on large-scale regular grids, where direct downscaling fails to capture fine-grained, near-surface weather patterns. In this work, we propose a multi-modal transformer model trained end-to-end to downscale gridded forecasts to off-grid locations of interest. Our model directly combines local historical weather observations (e.g., wind, temperature, dewpoint) with gridded forecasts to produce locally accurate predictions at various lead times. Multiple data modalities are collected and concatenated at station-level locations, treated as a token at each station. Using self-attention, the token corresponding to the target location aggregates information from its neighboring tokens. Experiments using weather stations across the Northeastern United States show that our model outperforms a range of data-driven and non-data-driven off-grid forecasting methods. They also reveal that direct input of station data provides a phase shift in local weather forecasting accuracy, reducing the prediction error by up to 80% compared to pure gridded data based models. This approach demonstrates how to bridge the gap between large-scale weather models and locally accurate forecasts to support high-stakes, location-sensitive decision-making.
• Abstract（参考訳）: 森林火災管理や再生可能エネルギー発生といった緊急の応用には、地球表面付近の正確な局部的な天気予報が必要である。 しかし、機械学習モデルや数値天気予報システムによって生成された予測は、通常、大規模な正規格子上で生成される。 本研究では,マルチモーダルトランスフォーマーモデルを提案する。 本モデルでは,局地的気象観測(風,温度,露点など)と格子式予測とを直接組み合わせて,様々な鉛時間における局所的正確な予測を行う。 複数のデータモダリティは、駅レベルで収集・連結され、各駅でトークンとして扱われる。 自己アテンションを使用して、ターゲット位置に対応するトークンは、近隣のトークンから情報を集約する。 米国北東部の気象観測所を用いた実験では、我々のモデルはデータ駆動および非データ駆動のオフグリッド予測手法よりも優れていた。 彼らはまた、ステーションデータの直接入力は、局所的な天気予報精度の位相シフトをもたらし、純粋なグリッド化されたデータベースモデルと比較して、予測誤差を最大80%削減することを明らかにした。 このアプローチは、大規模気象モデルと局所的正確な予測とのギャップを埋めて、高精度で位置情報に敏感な意思決定を支援する方法を示す。

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