論文の概要: Do Echo Top Heights Improve Deep Learning Nowcasts?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.00845v1
• Date: Tue, 01 Jul 2025 15:18:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.687079
• Title: Do Echo Top Heights Improve Deep Learning Nowcasts?
• Title（参考訳）: Echoの最高峰はディープラーニングのストリーミングを改善するか?
• Authors: Peter Pavlík, Marc Schleiss, Anna Bou Ezzeddine, Viera Rozinajová,
• Abstract要約: 降水量減少は、交通、農業、災害軽減など、天候に敏感な分野にとって重要である。 ほとんどのアプローチは2Dレーダ反射率場のみに依存しており、完全な3Dレーダボリュームで利用可能な貴重な垂直情報を捨てている。 本研究では,Echo Top Height (ETH) を用いて,与えられた閾値を超えるレーダ反射率の最大高度を示す2次元投影法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7499351967216343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Precipitation nowcasting -- the short-term prediction of rainfall using recent radar observations -- is critical for weather-sensitive sectors such as transportation, agriculture, and disaster mitigation. While recent deep learning models have shown promise in improving nowcasting skill, most approaches rely solely on 2D radar reflectivity fields, discarding valuable vertical information available in the full 3D radar volume. In this work, we explore the use of Echo Top Height (ETH), a 2D projection indicating the maximum altitude of radar reflectivity above a given threshold, as an auxiliary input variable for deep learning-based nowcasting. We examine the relationship between ETH and radar reflectivity, confirming its relevance for predicting rainfall intensity. We implement a single-pass 3D U-Net that processes both the radar reflectivity and ETH as separate input channels. While our models are able to leverage ETH to improve skill at low rain-rate thresholds, results are inconsistent at higher intensities and the models with ETH systematically underestimate precipitation intensity. Three case studies are used to illustrate how ETH can help in some cases, but also confuse the models and increase the error variance. Nonetheless, the study serves as a foundation for critically assessing the potential contribution of additional variables to nowcasting performance.
• Abstract（参考訳）: 最近のレーダー観測による降雨の短期予測である降水量計は、交通、農業、災害の軽減など、天候に敏感な分野に欠かせない。 最近のディープラーニングモデルでは、現在の放送技術の改善が期待されているが、ほとんどのアプローチは2Dレーダ反射率フィールドに依存しており、完全な3Dレーダボリュームで利用可能な価値ある垂直情報を捨てている。 本研究では,与えられた閾値を超えるレーダ反射率の最大高度を示す2次元プロジェクションであるエコートップハイト(ETH)を,深層学習に基づく流速予測のための補助入力変数として用いることを検討した。 本研究では,ETHとレーダ反射率の関係について検討し,降雨強度の予測との関連性を確認した。 レーダ反射率とETHの両方を別々の入力チャネルとして処理するシングルパス3次元U-Netを実装した。 本モデルでは, 降雨量閾値が低く, 降水強度が低いモデルでは, 降水強度が低いモデルでは, 降水強度が低いモデルでは, 降水強度が低いモデルでは, 降水強度が低下する。 ETHがいくつかのケースでどのように役立つかを説明するために、3つのケーススタディが使用されるが、モデルを混乱させ、誤差の分散を増大させる。 それにもかかわらず、この研究は、現在のパフォーマンスに対する追加変数の潜在的貢献を批判的に評価する基盤として機能する。

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