論文の概要: Data-driven Mesoscale Weather Forecasting Combining Swin-Unet and Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19354v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 05:07:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:53:42.243715
• Title: Data-driven Mesoscale Weather Forecasting Combining Swin-Unet and Diffusion Models
• Title（参考訳）: Swin-Unetと拡散モデルを組み合わせたデータ駆動型メソスケール気象予報
• Authors: Yuta Hirabayashi, Daisuke Matsuoka,
• Abstract要約: 本研究では,拡散モデルとSwin-Unetを決定論的モデルとして組み合わせたアーキテクチャを提案する。 提案したアーキテクチャは、2つのモデルを独立に訓練し、決定論的モデルが更新されたときに拡散モデルが変更されないようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Data-driven weather prediction models exhibit promising performance and advance continuously. In particular, diffusion models represent fine-scale details without spatial smoothing, which is crucial for mesoscale predictions, such as heavy rainfall forecasting. However, the applications of diffusion models to mesoscale prediction remain limited. To address this gap, this study proposes an architecture that combines a diffusion model with Swin-Unet as a deterministic model, achieving mesoscale predictions while maintaining flexibility. The proposed architecture trains the two models independently, allowing the diffusion model to remain unchanged when the deterministic model is updated. Comparisons using the Fractions Skill Score and power spectral analysis demonstrate that incorporating the diffusion model leads to improved accuracy compared to predictions without it. These findings underscore the potential of the proposed architecture to enhance mesoscale predictions, particularly for strong rainfall events, while maintaining flexibility.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型天気予報モデルは、有望な性能を示し、継続的に前進する。 特に拡散モデルは,大雨の予報などのメソスケール予測に不可欠である空間平滑化を伴わない,微細な詳細を表現している。 しかし、メソスケール予測への拡散モデルの応用は依然として限られている。 そこで本研究では,拡散モデルとSwin-Unetを決定論的モデルとして組み合わせ,柔軟性を維持しつつメソスケール予測を実現するアーキテクチャを提案する。 提案したアーキテクチャは、2つのモデルを独立に訓練し、決定論的モデルが更新されたときに拡散モデルが変更されないようにする。 Fractions Skill Score と Power spectrum analysis を用いて比較した結果,拡散モデルの導入により予測精度が向上することが示された。 これらの知見は、特に強い降雨イベントにおいて、柔軟性を維持しながら、メソスケール予測を強化するための提案されたアーキテクチャの可能性を強調している。

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