論文の概要: Lightning Prediction under Uncertainty: DeepLight with Hazy Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07428v1
• Date: Sun, 10 Aug 2025 16:59:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.855477
• Title: Lightning Prediction under Uncertainty: DeepLight with Hazy Loss
• Title（参考訳）: 不確かさ下での雷の予測 - 急な損失を伴うディープライト
• Authors: Md Sultanul Arifin, Abu Nowshed Sakib, Yeasir Rayhan, Tanzima Hashem,
• Abstract要約: 我々は,雷発生を予測するための新しいディープラーニングアーキテクチャであるDeepLightを紹介する。 我々は,DeepLightが最先端手法よりもEquitable Threat Score(ETS)を18%-30%改善したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5249435285717095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lightning, a common feature of severe meteorological conditions, poses significant risks, from direct human injuries to substantial economic losses. These risks are further exacerbated by climate change. Early and accurate prediction of lightning would enable preventive measures to safeguard people, protect property, and minimize economic losses. In this paper, we present DeepLight, a novel deep learning architecture for predicting lightning occurrences. Existing prediction models face several critical limitations: they often struggle to capture the dynamic spatial context and inherent uncertainty of lightning events, underutilize key observational data, such as radar reflectivity and cloud properties, and rely heavily on Numerical Weather Prediction (NWP) systems, which are both computationally expensive and highly sensitive to parameter settings. To overcome these challenges, DeepLight leverages multi-source meteorological data, including radar reflectivity, cloud properties, and historical lightning occurrences through a dual-encoder architecture. By employing multi-branch convolution techniques, it dynamically captures spatial correlations across varying extents. Furthermore, its novel Hazy Loss function explicitly addresses the spatio-temporal uncertainty of lightning by penalizing deviations based on proximity to true events, enabling the model to better learn patterns amidst randomness. Extensive experiments show that DeepLight improves the Equitable Threat Score (ETS) by 18%-30% over state-of-the-art methods, establishing it as a robust solution for lightning prediction.
• Abstract（参考訳）: 激しい気象条件の一般的な特徴である雷は、直接の人的損傷から経済的損失に至るまで、重大なリスクを引き起こす。 これらのリスクは気候変動によってさらに悪化する。 雷の早期かつ正確な予測は、人々を保護し、財産を保護し、経済的損失を最小限に抑えるための予防措置を可能にする。 本稿では,雷発生を予測するための新しいディープラーニングアーキテクチャであるDeepLightを提案する。 既存の予測モデルは、しばしば雷事象の動的空間的文脈と固有の不確かさを捉え、レーダー反射率や雲の性質などの重要な観測データを過小評価し、計算コストが高く、パラメータ設定に非常に敏感な数値気象予測(NWP)システムに大きく依存するなど、いくつかの重要な制限に直面している。 これらの課題を克服するために、DeepLightは、レーダー反射率、クラウド特性、そしてデュアルエンコーダアーキテクチャによる過去の雷発生を含む、マルチソース気象データを活用する。 マルチブランチ畳み込み技術を用いることで、様々な範囲にわたる空間的相関を動的にキャプチャする。 さらに、新しいヘイジーロス関数は、真の事象に近づいた偏差を罰することにより、雷の時空間的不確実性に明示的に対処し、ランダム性の中でパターンをよりよく学習することを可能にする。 大規模な実験により、DeepLightは最先端の手法よりもEquitable Threat Score(ETS)を18%-30%改善し、雷の予測のための堅牢なソリューションとして確立した。

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