論文の概要: Exploring Multimodal AI Reasoning for Meteorological Forecasting from Skew-T Diagrams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12198v1
• Date: Sun, 17 Aug 2025 01:36:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.612244
• Title: Exploring Multimodal AI Reasoning for Meteorological Forecasting from Skew-T Diagrams
• Title（参考訳）: スキューT図による気象予報のためのマルチモーダルAI推論の探索
• Authors: ChangJae Lee, Heecheol Yang, Jonghak Choi,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)は、他の科学領域でも有望であるが、気象図解釈への応用はほとんど未発見である。 我々は,スキューT図を小型言語モデル (LM) と人間の予測器をエミュレートする小型VLMを用いた軽量AIアシスタントを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.036372578802888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Forecasting from atmospheric soundings is a fundamental task in operational meteorology, often requiring structured visual reasoning over Skew-T log-P diagrams by human forecasters. While recent advances in Vision-Language Models (VLMs) have shown promise in other scientific domains, their application to meteorological diagram interpretation remains largely unexplored. In this study, we present a lightweight AI assistant that interprets Skew-T diagrams using a small language model (LM) and a small VLM fine-tuned to emulate human forecasters. Using a curriculum learning framework, we first train the models to identify key atmospheric features from diagrams through visual question answering, followed by chain-of-thought reasoning tasks that estimate precipitation probability based on the derived visual groundings. Model inputs include either textual summaries or generated Skew-T diagrams derived from operational Numerical Weather Prediction (NWP) forecasts, paired with three-hour precipitation observations from South Korea's Auto Weather Stations network. Evaluation results demonstrate that the fine-tuned VLM achieves skill comparable to an operational NWP model, despite relying solely on static atmospheric profiles. Ablation studies reveal that visual grounding and reasoning supervision are critical for performance, while attention map analysis confirms that the model learns to focus on relevant meteorological features. These findings highlight the potential of compact, interpretable multimodal models to support weather forecasting tasks. The approach offers a computationally efficient alternative to large-scale systems, and future work could extend it to more complex applications.
• Abstract（参考訳）: 大気の観測から予測することは、操作気象学の基本的な課題であり、しばしば人間の予測者によるSkiw-T log-P図上の構造化された視覚的推論を必要とする。 VLM(Vision-Language Models)の最近の進歩は、他の科学的領域において有望であることを示しているが、気象図解釈への応用は、まだほとんど未解明である。 本研究では,Small Language Model (LM) と人間の予測器をエミュレートする小型のVLMを用いた,Skiw-Tダイアグラムを解釈する軽量AIアシスタントを提案する。 カリキュラム学習フレームワークを用いて、まず、視覚的質問応答を通じて図から重要な大気の特徴を識別するモデルを訓練し、続いて、導出された視覚的根拠に基づいて降雨確率を推定するチェーンオブ思考推論タスクを学習する。 モデル入力には、韓国のAuto Weather Stationsネットワークからの3時間の降水観測と組み合わせて、運用数値気象予測(NWP)予測から得られたテキスト要約または生成されたSkiw-Tダイアグラムが含まれる。 評価結果から, 微調整VLMは, 静的な大気プロファイルにのみ依存するにも関わらず, 操作型NWPモデルに匹敵する能力を発揮することが示された。 アブレーション研究は、視覚的接地と推論の監督がパフォーマンスに不可欠であることを明らかにし、注意マップ解析は、モデルが関連する気象学的特徴に焦点を合わせることを学ぶことを確認している。 これらの結果は、天気予報タスクをサポートするためのコンパクトで解釈可能なマルチモーダルモデルの可能性を浮き彫りにした。 このアプローチは大規模システムに対する計算的に効率的な代替手段を提供しており、将来の作業はより複雑なアプリケーションに拡張する可能性がある。

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