論文の概要: Extreme Precipitation Nowcasting using Multi-Task Latent Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14103v3
- Date: Tue, 25 Mar 2025 08:14:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-26 16:51:58.886687
- 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: 我々はMulti-Task Latent Diffusion Model (MTLDM)と呼ばれる革新的な降水予測手法を提案する。
我々は,降水強度に基づいて,レーダ画像をいくつかのサブイメージに分解する分割・対数戦略を採用した。
予測段階において、MTLDMはトレーニングされた潜在空間降雨拡散モデルを利用してこれらのサブイメージ表現を統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Deep learning models have achieved remarkable progress in precipitation prediction. However, they still face significant challenges in accurately capturing spatial details of radar images, particularly in regions of high precipitation intensity. This limitation results in reduced spatial localization accuracy when predicting radar echo images across varying precipitation intensities. To address this challenge, we propose an innovative precipitation prediction approach termed the Multi-Task Latent Diffusion Model (MTLDM). The core idea of MTLDM lies in the recognition that precipitation radar images represent a combination of multiple components, each corresponding to different precipitation intensities. Thus, we adopt a divide-and-conquer strategy, decomposing radar images into several sub-images based on their precipitation intensities and individually modeling these components. During the prediction stage, MTLDM integrates these sub-image representations by utilizing a trained latent-space rainfall diffusion model, followed by decoding through a multi-task decoder to produce the final precipitation prediction. Experimental evaluations conducted on the MRMS dataset demonstrate that the proposed MTLDM method surpasses state-of-the-art techniques, achieving a Critical Success Index (CSI) improvement of 13-26%.
- 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た。
しかし、特に降水強度の高い地域では、レーダー画像の空間的詳細を正確に把握する上で重要な課題に直面している。
この制限により、降水強度の異なるレーダーエコー画像を予測する際に、空間的位置決め精度が低下する。
この課題に対処するために,Multi-Task Latent Diffusion Model (MTLDM) と呼ばれる,革新的な降水予測手法を提案する。
MTLDMの基本的な考え方は、降水レーダー画像は複数の成分の組み合わせを表し、それぞれが異なる降水強度に対応している、という認識にある。
そこで我々は,その降水強度に基づいて,レーダ画像を複数のサブイメージに分解し,各コンポーネントを個別にモデル化する分割・コンカ戦略を採用した。
予測段階において、MTLDMはトレーニングされた潜在空間降雨拡散モデルを用いてこれらのサブイメージ表現を統合し、次いでマルチタスクデコーダをデコードして最終的な降水予測を生成する。
MRMSデータセットを用いた実験により,提案手法は最先端技術を超え,臨界成功率(Critical Success Index, CSI)は13～26%向上した。
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