論文の概要: Transforming Weather Data from Pixel to Latent Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06623v1
- Date: Sun, 09 Mar 2025 13:55:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-11 15:48:43.221480
- Title: Transforming Weather Data from Pixel to Latent Space
- Title（参考訳）: 望遠鏡から潜時空間への気象データ変換
- Authors: Sijie Zhao, Feng Liu, Xueliang Zhang, Hao Chen, Tao Han, Junchao Gong, Ran Tao, Pengfeng Xiao, Lei Bai, Wanli Ouyang,
- Abstract要約: 本稿では,気象データを画素空間から潜在空間に変換する新しい気象遅延オートエンコーダを提案する。
ERA5-latent データセットの作成を可能にするため,圧縮性能と再構成性能に優れることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.80389860291812
- License:
- Abstract: The increasing impact of climate change and extreme weather events has spurred growing interest in deep learning for weather research. However, existing studies often rely on weather data in pixel space, which presents several challenges such as smooth outputs in model outputs, limited applicability to a single pressure-variable subset (PVS), and high data storage and computational costs. To address these challenges, we propose a novel Weather Latent Autoencoder (WLA) that transforms weather data from pixel space to latent space, enabling efficient weather task modeling. By decoupling weather reconstruction from downstream tasks, WLA improves the accuracy and sharpness of weather task model results. The incorporated Pressure-Variable Unified Module transforms multiple PVS into a unified representation, enhancing the adaptability of the model in multiple weather scenarios. Furthermore, weather tasks can be performed in a low-storage latent space of WLA rather than a high-storage pixel space, thus significantly reducing data storage and computational costs. Through extensive experimentation, we demonstrate its superior compression and reconstruction performance, enabling the creation of the ERA5-latent dataset with unified representations of multiple PVS from ERA5 data. The compressed full PVS in the ERA5-latent dataset reduces the original 244.34 TB of data to 0.43 TB. The downstream task further demonstrates that task models can apply to multiple PVS with low data costs in latent space and achieve superior performance compared to models in pixel space. Code, ERA5-latent data, and pre-trained models are available at https://anonymous.4open.science/r/Weather-Latent-Autoencoder-8467.
- Abstract（参考訳）: 気候変動と極端な気象現象の影響が増大し、気象研究の深層学習への関心が高まった。
しかし、既存の研究は、しばしばピクセル空間の天気データに依存しており、モデル出力の滑らかな出力、単一圧力可変サブセット(PVS)の適用性に制限があること、高いデータストレージと計算コストなど、いくつかの課題を提示している。
これらの課題に対処するため,我々は,気象データを画素空間から潜在空間に変換し,効率的な気象タスクモデリングを可能にする,新しい気象遅延オートエンコーダ (WLA) を提案する。
下流タスクから気象復元を分離することにより、WLAは気象モデルの結果の精度と鋭さを向上させる。
組み込まれた圧力可変統一モジュールは、複数のPSVを統一表現に変換し、複数の気象シナリオにおけるモデルの適応性を高める。
さらに、高ストレージの画素空間ではなく、WLAの低ストレージの潜在空間で天候タスクを実行できるため、データストレージと計算コストが大幅に削減される。
ERA5データから複数のPVSを統一的に表現したERA5遅延データセットを作成することができる。
ERA5-latentデータセットの圧縮フルPSVは、元の244.34TBのデータを0.13TBに削減する。
ダウンストリームタスクはさらに、タスクモデルが遅延空間におけるデータコストの低い複数のPVSに適用可能であることを示し、ピクセル空間におけるモデルよりも優れたパフォーマンスを実現する。
コード、ERA5-latentデータ、事前訓練済みモデルはhttps://anonymous.4open.science/r/Weather-Latent-Autoencoder-8467で公開されている。
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