論文の概要: Skillful Nowcasting of Convective Clouds With a Cascade Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10957v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 02:29:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:09:15.083266
• Title: Skillful Nowcasting of Convective Clouds With a Cascade Diffusion Model
• Title（参考訳）: カスケード拡散モデルによる対流雲の巧妙な流れ
• Authors: Haoming Chen, Xiaohui Zhong, Qiang Zhai, Xiaomeng Li, Ying Wa Chan, Pak Wai Chan, Yuanyuan Huang, Hao Li, Xiaoming Shi,
• Abstract要約: 本稿では,衛星画像におけるクラウドフィールドの送信にカスケードアーキテクチャとマルチモーダル入力を利用する拡散モデルSATcastを紹介する。 SATcastは従来の手法よりも優れた精度とロバスト性を示している。 特にSATcastは、最大24時間予測スキルを維持しており、運用上の nowcasting アプリケーションの可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.57308701942378
• License:
• Abstract: Accurate nowcasting of convective clouds from satellite imagery is essential for mitigating the impacts of meteorological disasters, especially in developing countries and remote regions with limited ground-based observations. Recent advances in deep learning have shown promise in video prediction; however, existing models frequently produce blurry results and exhibit reduced accuracy when forecasting physical fields. Here, we introduce SATcast, a diffusion model that leverages a cascade architecture and multimodal inputs for nowcasting cloud fields in satellite imagery. SATcast incorporates physical fields predicted by FuXi, a deep-learning weather model, alongside past satellite observations as conditional inputs to generate high-quality future cloud fields. Through comprehensive evaluation, SATcast outperforms conventional methods on multiple metrics, demonstrating its superior accuracy and robustness. Ablation studies underscore the importance of its multimodal design and the cascade architecture in achieving reliable predictions. Notably, SATcast maintains predictive skill for up to 24 hours, underscoring its potential for operational nowcasting applications.
• Abstract（参考訳）: 気象災害の影響を緩和するためには,衛星画像からの対流雲の正確な流れが不可欠である。 近年の深層学習の進歩は映像予測において有望なものとなっているが,既存のモデルではぼやけた結果がしばしば得られ,物理場予測の精度が低下している。 本稿では,衛星画像におけるクラウドフィールドの送信にカスケードアーキテクチャとマルチモーダル入力を利用する拡散モデルSATcastを紹介する。 SATcastは、過去の衛星観測とともに、深層気象モデルFuXiによって予測される物理場を条件入力として組み込んで、高品質な将来の雲場を生成する。 SATcastは、総合的な評価を通じて、従来の手法よりも優れた精度とロバスト性を示している。 アブレーション研究は、信頼性の高い予測を達成する上で、マルチモーダル設計とカスケードアーキテクチャの重要性を強調している。 特にSATcastは、最大24時間予測スキルを維持しており、運用上の nowcasting アプリケーションの可能性を強調している。

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