論文の概要: High-Dynamic Radar Sequence Prediction for Weather Nowcasting Using Spatiotemporal Coherent Gaussian Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14895v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 19:00:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 19:42:05.211495
• Title: High-Dynamic Radar Sequence Prediction for Weather Nowcasting Using Spatiotemporal Coherent Gaussian Representation
• Title（参考訳）: 時空間コヒーレントガウス表現を用いた気象予報のための高速レーダシーケンス予測
• Authors: Ziye Wang, Yiran Qin, Lin Zeng, Ruimao Zhang,
• Abstract要約: 天気予報における3次元レーダシークエンス予測のための包括的フレームワークを提案する。 動的レーダ表現には新たに提案したスペーシコヒーレント・ガウシアン・スプレイティング(STC-GS)と,効率的かつ正確な予測にはガウマンバを用いる。 実験により,STC-GSは既存の3次元表現法と比較して16時間以上の空間分解能を持つ3次元レーダシーケンスを効率よく表現できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.728487182462157
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• Abstract: Weather nowcasting is an essential task that involves predicting future radar echo sequences based on current observations, offering significant benefits for disaster management, transportation, and urban planning. Current prediction methods are limited by training and storage efficiency, mainly focusing on 2D spatial predictions at specific altitudes. Meanwhile, 3D volumetric predictions at each timestamp remain largely unexplored. To address such a challenge, we introduce a comprehensive framework for 3D radar sequence prediction in weather nowcasting, using the newly proposed SpatioTemporal Coherent Gaussian Splatting (STC-GS) for dynamic radar representation and GauMamba for efficient and accurate forecasting. Specifically, rather than relying on a 4D Gaussian for dynamic scene reconstruction, STC-GS optimizes 3D scenes at each frame by employing a group of Gaussians while effectively capturing their movements across consecutive frames. It ensures consistent tracking of each Gaussian over time, making it particularly effective for prediction tasks. With the temporally correlated Gaussian groups established, we utilize them to train GauMamba, which integrates a memory mechanism into the Mamba framework. This allows the model to learn the temporal evolution of Gaussian groups while efficiently handling a large volume of Gaussian tokens. As a result, it achieves both efficiency and accuracy in forecasting a wide range of dynamic meteorological radar signals. The experimental results demonstrate that our STC-GS can efficiently represent 3D radar sequences with over $16\times$ higher spatial resolution compared with the existing 3D representation methods, while GauMamba outperforms state-of-the-art methods in forecasting a broad spectrum of high-dynamic weather conditions.
• Abstract（参考訳）: 気象予報は、現在の観測に基づいて将来のレーダエコーシーケンスを予測し、災害管理、交通、都市計画に多大な利益をもたらす重要なタスクである。 現在の予測方法は訓練と保存効率によって制限されており、主に特定の高度での2次元空間予測に焦点を当てている。 一方、各タイムスタンプにおける3次元の容積予測はほとんど探索されていない。 このような課題に対処するため,新たに提案された時空間コヒーレント・ガウシアン・スプラッティング(STC-GS)とガウマンバ(GauMamba)を用いて,気象予報における3次元レーダシークエンス予測の包括的枠組みを導入する。 具体的には、4Dガウシアンをダイナミックなシーン再構成に頼らず、STC-GSはガウシアンのグループを駆使して各フレームの3Dシーンを最適化し、連続したフレーム間の動きを効果的にキャプチャする。 時間とともに各ガウスの連続的な追跡を保証し、予測タスクに特に有効である。 時間的に相関したガウス群が確立されたことにより、メモリ機構をMambaフレームワークに統合するGauMambaの訓練に活用する。 これにより、モデルはガウス群の時間的進化を学習し、大量のガウストークンを効率的に扱うことができる。 その結果、広い範囲の動的気象レーダー信号を予測する効率と精度を両立させることができた。 実験結果から,STC-GSは既存の3次元表現法と比較して16倍以上の空間分解能を持つ3次元レーダシーケンスを効率よく表現できることが示された。

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