論文の概要: Satellite Observations Guided Diffusion Model for Accurate Meteorological States at Arbitrary Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07814v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 02:05:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:49:16.781736
• Title: Satellite Observations Guided Diffusion Model for Accurate Meteorological States at Arbitrary Resolution
• Title（参考訳）: 衛星観測による任意分解能における正確な気象状態の拡散モデル
• Authors: Siwei Tu, Ben Fei, Weidong Yang, Fenghua Ling, Hao Chen, Zili Liu, Kun Chen, Hang Fan, Wanli Ouyang, Lei Bai,
• Abstract要約: 衛星観測(GridSat)を条件として,ERA5再解析データに基づいて事前学習した条件拡散モデルを提案する。 トレーニングの過程で,GridSat衛星観測から得られた情報を注意機構を介してERA5マップに融合することを提案する。 サンプリングでは、最適化可能な畳み込みカーネルを用いて、スケールアッププロセスをシミュレートした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.34051432429767
• License:
• Abstract: Accurate acquisition of surface meteorological conditions at arbitrary locations holds significant importance for weather forecasting and climate simulation. Due to the fact that meteorological states derived from satellite observations are often provided in the form of low-resolution grid fields, the direct application of spatial interpolation to obtain meteorological states for specific locations often results in significant discrepancies when compared to actual observations. Existing downscaling methods for acquiring meteorological state information at higher resolutions commonly overlook the correlation with satellite observations. To bridge the gap, we propose Satellite-observations Guided Diffusion Model (SGD), a conditional diffusion model pre-trained on ERA5 reanalysis data with satellite observations (GridSat) as conditions, which is employed for sampling downscaled meteorological states through a zero-shot guided sampling strategy and patch-based methods. During the training process, we propose to fuse the information from GridSat satellite observations into ERA5 maps via the attention mechanism, enabling SGD to generate atmospheric states that align more accurately with actual conditions. In the sampling, we employed optimizable convolutional kernels to simulate the upscale process, thereby generating high-resolution ERA5 maps using low-resolution ERA5 maps as well as observations from weather stations as guidance. Moreover, our devised patch-based method promotes SGD to generate meteorological states at arbitrary resolutions. Experiments demonstrate SGD fulfills accurate meteorological states downscaling to 6.25km.
• Abstract（参考訳）: 気象条件の正確な取得は気象予報や気候シミュレーションにおいて重要な意味を持つ。 衛星観測から導かれる気象状態は、しばしば低分解能グリッドフィールドの形で提供されるため、特定の場所の気象状態を得るための空間補間の直接的応用は、実際の観測と比較すると大きな違いをもたらすことが多い。 気象状態情報を高解像度で取得するための既存のダウンスケーリング手法は、一般的に衛星観測との相関を見落としている。 このギャップを埋めるために,衛星観測によるERA5再分析データに基づく条件拡散モデルである衛星観測誘導拡散モデル(SGD)を提案する。 トレーニングの過程では,GridSat衛星観測から得られた情報をアテンション機構を介してERA5マップに融合し,SGDが実際の状況とより正確に整合した大気状態を生成することを提案する。 その結果,高分解能ERA5マップと気象観測所からの観測データを用いて高分解能ERA5マップを生成することができた。 さらに,提案手法は,SGDが任意の解像度で気象状態を生成することを促進している。 実験では、SGDは正確な気象状態が6.25kmまで下がったことを実証している。

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