論文の概要: DuoCast: Duo-Probabilistic Meteorology-Aware Model for Extended Precipitation Nowcasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01091v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 03:04:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:45:28.258301
• Title: DuoCast: Duo-Probabilistic Meteorology-Aware Model for Extended Precipitation Nowcasting
• Title（参考訳）: DuoCast: 拡張降雨予報のための二重確率気象モデル
• Authors: Penghui Wen, Lei Bai, Mengwei He, Patrick Filippi, Feng Zhang, Thomas Francis Bishop, Zhiyong Wang, Kun Hu,
• Abstract要約: DuoCastは、幅広い気象の進化とマイクロスケールの変動に対処するために設計された気象モデルである。 4つの公開ベンチマークの実験は、DuoCastの有効性を示し、最先端の手法よりも優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.320723246443332
• License:
• Abstract: Recently, extended short-term precipitation nowcasting struggles with decreasing precision because of insufficient consideration of meteorological knowledge, such as weather fronts which significantly influence precipitation intensity, duration, and spatial distribution. Therefore, in this paper, we present DuoCast, a novel dual-probabilistic meteorology-aware model designed to address both broad weather evolution and micro-scale fluctuations using two diffusion models, PrecipFlow and MicroDynamic, respectively. Our PrecipFlow model captures evolution trends through an Extreme Precipitation-Aware Encoder (EPA-Encoder), which includes AirConvolution and FrontAttention blocks to process two levels of precipitation data: general and extreme. The output conditions a UNet-based diffusion to produce prediction maps enriched with weather front information. The MicroDynamic model further refines the results to capture micro-scale variability. Extensive experiments on four public benchmarks demonstrate the effectiveness of our DuoCast, achieving superior performance over state-of-the-art methods. Our code is available at https://github.com/ph-w2000/DuoCast.
• Abstract（参考訳）: 近年,降水強度,持続時間,空間分布に顕著な影響を及ぼす気象予報など,気象知識の考慮が不十分なため,短期降水量減少に苦慮している。 そこで本稿では,2つの拡散モデルである PrecipFlow と MicroDynamic を用いて,広範気象の進化とマイクロスケールの変動に対処するために設計された,新しい二重確率気象対応モデルである DuoCast を提案する。 私たちのPrecipFlowモデルは、AirConvolutionとFrontAttentionブロックを含むEPA-Encoder(Extreme Precipitation-Aware Encoder)を通じて進化傾向を捉え、一般的な降水量と極端な降水量の2つのレベルを処理する。 出力条件は、天気予報情報に富んだ予測マップを生成するためのUNetベースの拡散である。 MicroDynamicモデルは、その結果をさらに洗練して、マイクロスケールの変数をキャプチャする。 4つの公開ベンチマークに関する大規模な実験は、DuoCastの有効性を示し、最先端の手法よりも優れたパフォーマンスを実現している。 私たちのコードはhttps://github.com/ph-w2000/DuoCast.comで公開されています。

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