論文の概要: RadarQA: Multi-modal Quality Analysis of Weather Radar Forecasts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12291v1
- Date: Sun, 17 Aug 2025 08:50:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.669283
- Title: RadarQA: Multi-modal Quality Analysis of Weather Radar Forecasts
- Title（参考訳）: RadarQA:気象レーダ予測のマルチモーダル品質解析
- Authors: Xuming He, Zhiyuan You, Junchao Gong, Couhua Liu, Xiaoyu Yue, Peiqin Zhuang, Wenlong Zhang, Lei Bai,
- Abstract要約: MLLMに基づく天気予報分析手法であるRadarQAを導入する。
RadarQAは、すべての評価設定において、既存の一般的なMLLMよりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.396253136103432
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quality analysis of weather forecasts is an essential topic in meteorology. Although traditional score-based evaluation metrics can quantify certain forecast errors, they are still far from meteorological experts in terms of descriptive capability, interpretability, and understanding of dynamic evolution. With the rapid development of Multi-modal Large Language Models (MLLMs), these models become potential tools to overcome the above challenges. In this work, we introduce an MLLM-based weather forecast analysis method, RadarQA, integrating key physical attributes with detailed assessment reports. We introduce a novel and comprehensive task paradigm for multi-modal quality analysis, encompassing both single frame and sequence, under both rating and assessment scenarios. To support training and benchmarking, we design a hybrid annotation pipeline that combines human expert labeling with automated heuristics. With such an annotation method, we construct RQA-70K, a large-scale dataset with varying difficulty levels for radar forecast quality evaluation. We further design a multi-stage training strategy that iteratively improves model performance at each stage. Extensive experiments show that RadarQA outperforms existing general MLLMs across all evaluation settings, highlighting its potential for advancing quality analysis in weather prediction.
- Abstract（参考訳）: 気象予報の品質分析は気象学において重要なトピックである。
従来のスコアベースの評価指標は特定の予測誤差を定量化できるが、説明能力、解釈可能性、動的進化の理解の観点からは、気象の専門家からはかけ離れている。
MLLM(Multi-modal Large Language Models)の急速な開発により、これらのモデルは上記の課題を克服するための潜在的なツールとなる。
本研究では,MLLMに基づく天気予報分析手法であるRadarQAを導入する。
評価シナリオと評価シナリオの両方において、単一フレームとシーケンスの両方を包含するマルチモーダル品質分析のための、新規で包括的なタスクパラダイムを導入する。
トレーニングとベンチマークをサポートするために、人間の専門家によるラベル付けと自動ヒューリスティックスを組み合わせたハイブリッドアノテーションパイプラインを設計する。
このようなアノテーションを用いて,レーダ予測品質評価の難易度が異なる大規模データセットRQA-70Kを構築した。
さらに、各ステージにおけるモデル性能を反復的に改善するマルチステージトレーニング戦略を設計する。
大規模な実験により、RadarQAはすべての評価設定で既存の一般的なMLLMよりも優れており、天気予報における品質分析の進歩の可能性を強調している。
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