論文の概要: Extreme Precipitation Nowcasting using Multi-Task Latent Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14103v1
- Date: Fri, 18 Oct 2024 00:50:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-21 14:26:39.289705
- Title: Extreme Precipitation Nowcasting using Multi-Task Latent Diffusion Models
- Title（参考訳）: マルチタスク遅延拡散モデルを用いた極端降水開始
- Authors: Li Chaorong, Ling Xudong, Yang Qiang, Qin Fengqing, Huang Yuanyuan,
- Abstract要約: 降水予測の新しい手法であるマルチタスク潜水拡散モデル(MTLDM)を導入する。
我々は分解技術を用いてレーダー画像を分解し、サブイメージを別々に予測する。
この方法では、事前に5-80分までの実際の降水領域を一貫した予測が可能となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Deep learning models have made remarkable strides in precipitation prediction, yet they continue to struggle with capturing the spatial details of the features of radar images, particularly over high precipitation intensity areas. This shortcoming is evident in the form of low forecast accuracy in the spatial positioning of radar echo images across varying precipitation intensity regions. To address this challenge, we introduce the multi-task latent diffusion model(MTLDM), a novel approach for precipitation prediction. The basic concept of the MTLDM is based on the understanding that the radar image representing precipitation is the result of multiple factors. Therefore, we adopt a divide-and-conquer approach, that is, we decompose the radar image using decomposition technology and then predict the decomposed sub-images separately. We conceptualize the precipitation image as a composition of various components corresponding to different precipitation intensities. The MTLDM decomposes the precipitation image into these distinct components and employs a dedicated task to predict each one. This method enables spatiotemporally consistent prediction of real-world precipitation areas up to 5-80 min in advance, outperforming existing state-of-the-art techniques across multiple evaluation metrics.
- Abstract（参考訳）: 深層学習モデルは降水予測において顕著な進歩を遂げてきたが、レーダー画像の特徴、特に高降水強度領域の空間的詳細を捉えることに苦慮している。
この欠点は、様々な降水強度領域にわたるレーダエコー画像の空間的位置決めにおいて、予測精度の低い形で明らかである。
この課題に対処するために、降水予測の新しいアプローチであるマルチタスク潜在拡散モデル(MTLDM)を導入する。
MTLDMの基本概念は、降水を表すレーダー画像が複数の要因の結果であるという理解に基づいている。
そこで我々は,分解技術を用いてレーダ画像を分解し,分解したサブイメージを別々に予測する分割コンカレントアプローチを採用した。
降水強度の異なる各種成分の組成として降水像を概念化する。
MTLDMは降水画像をこれらの異なる構成要素に分解し、それぞれを予測するために専用のタスクを使用する。
本手法は, 実世界の降水量の時間的一貫した予測を予め5～80分まで行い, 複数の評価指標で既存の最先端技術より優れていた。
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