論文の概要: LWFNet: Coherent Doppler Wind Lidar-Based Network for Wind Field Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02613v1
• Date: Sun, 05 Jan 2025 17:55:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:05:44.549198
• Title: LWFNet: Coherent Doppler Wind Lidar-Based Network for Wind Field Retrieval
• Title（参考訳）: LWFNet:風力検索のためのコヒーレントドップラーライダーネットワーク
• Authors: Ran Tao, Chong Wang, Hao Chen, Mingjiao Jia, Xiang Shang, Luoyuan Qu, Guoliang Shentu, Yanyu Lu, Yanfeng Huo, Lei Bai, Xianghui Xue, Xiankang Dou,
• Abstract要約: コヒーレントドップラー・ウィンドライダー(CDWL)は,高空間・時間分解能風速検出において最も適した手法であると考えられている。 スペクトルセントロイド推定のような伝統的な手法は、高高度での信頼性と正確な風の回収結果が得られないことが多い。 本稿では,Transformer と Kolmogorov-Arnold ネットワークをベースとした最初のLidar-based Wind Field (WF) 検索ニューラルネットワーク LWFNet を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.79413852521896
• License:
• Abstract: Accurate detection of wind fields within the troposphere is essential for atmospheric dynamics research and plays a crucial role in extreme weather forecasting. Coherent Doppler wind lidar (CDWL) is widely regarded as the most suitable technique for high spatial and temporal resolution wind field detection. However, since coherent detection relies heavily on the concentration of aerosol particles, which cause Mie scattering, the received backscattering lidar signal exhibits significantly low intensity at high altitudes. As a result, conventional methods, such as spectral centroid estimation, often fail to produce credible and accurate wind retrieval results in these regions. To address this issue, we propose LWFNet, the first Lidar-based Wind Field (WF) retrieval neural Network, built upon Transformer and the Kolmogorov-Arnold network. Our model is trained solely on targets derived from the traditional wind retrieval algorithm and utilizes radiosonde measurements as the ground truth for test results evaluation. Experimental results demonstrate that LWFNet not only extends the maximum wind field detection range but also produces more accurate results, exhibiting a level of precision that surpasses the labeled targets. This phenomenon, which we refer to as super-accuracy, is explored by investigating the potential underlying factors that contribute to this intriguing occurrence. In addition, we compare the performance of LWFNet with other state-of-the-art (SOTA) models, highlighting its superior effectiveness and capability in high-resolution wind retrieval. LWFNet demonstrates remarkable performance in lidar-based wind field retrieval, setting a benchmark for future research and advancing the development of deep learning models in this domain.
• Abstract（参考訳）: 対流圏内の風況の正確な検出は大気力学研究に不可欠であり、極端な気象予報において重要な役割を担っている。 コヒーレントドップラー・ウィンドライダー(CDWL)は,高空間・時間分解能風速検出において最も適した手法であると考えられている。 しかし, コヒーレント検出は三重散乱の原因となるエアロゾル粒子の濃度に大きく依存するため, 受信した後方散乱ライダー信号は高い高度で著しく低強度を示す。 その結果、スペクトルセントロイド推定のような従来の手法では、これらの領域における信頼性と正確な風速の抽出結果が得られないことが多い。 この問題に対処するために,Transformer と Kolmogorov-Arnold ネットワーク上に構築された最初のLidar-based Wind Field (WF) 検索ニューラルネットワーク LWFNet を提案する。 本モデルでは,従来の風速探索アルゴリズムから抽出した目標に対してのみ訓練を行い,実験結果評価のための基礎的真理としてラジオソンド測定を利用する。 実験により, LWFNetは最大風速検出範囲を拡大するだけでなく, ラベル付き目標を超える精度のレベルを示すことにより, より正確な結果が得られることが示された。 この現象は、我々が超精度と呼ぶもので、この興味深い現象に寄与する潜在的な要因を調べることによって研究されている。 さらに,LWFNetと他の最先端(SOTA)モデルを比較し,高分解能風力発電における優れた性能と性能を強調した。 LWFNetは、ライダーベースの風力検索において顕著な性能を示し、将来の研究のためのベンチマークを設定し、この領域におけるディープラーニングモデルの開発を推進している。

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