論文の概要: Leveraging Teleconnections with Physics-Informed Graph Attention Networks for Long-Range Extreme Rainfall Forecasting in Thailand

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12328v2
• Date: Wed, 15 Oct 2025 08:26:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 13:11:49.482712
• Title: Leveraging Teleconnections with Physics-Informed Graph Attention Networks for Long-Range Extreme Rainfall Forecasting in Thailand
• Title（参考訳）: タイ国における長期降雨予測のための物理インフォームドグラフアテンションネットワークを用いたテレコネクションの活用
• Authors: Kiattikun Chobtham, Kanoksri Sarinnapakorn, Kritanai Torsri, Prattana Deeprasertkul, Jirawan Kamma,
• Abstract要約: 正確な降雨予測、特に極端な出来事は、気候学と地球システムにおいて重要な課題である。 本稿では,新しい物理インフォームドグラフニューラルネットワーク(GNN)と極値解析技術を組み合わせることで,タイ全土のゲージステーション降雨予測を改善することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2936007114555107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate rainfall forecasting, particularly for extreme events, remains a significant challenge in climatology and the Earth system. This paper presents novel physics-informed Graph Neural Networks (GNNs) combined with extreme-value analysis techniques to improve gauge-station rainfall predictions across Thailand. The model leverages a graph-structured representation of gauge stations to capture complex spatiotemporal patterns, and it offers explainability through teleconnections. We preprocess relevant climate indices that potentially influence regional rainfall. The proposed Graph Attention Network with Long Short-Term Memory (Attention-LSTM) applies the attention mechanism using initial edge features derived from simple orographic-precipitation physics formulation. The embeddings are subsequently processed by LSTM layers. To address extremes, we perform Peak-Over-Threshold (POT) mapping using the novel Spatial Season-aware Generalized Pareto Distribution (GPD) method, which overcomes limitations of traditional machine-learning models. Experiments demonstrate that our method outperforms well-established baselines across most regions, including areas prone to extremes, and remains strongly competitive with the state of the art. Compared with the operational forecasting system SEAS5, our real-world application improves extreme-event prediction and offers a practical enhancement to produce fine-resolution maps that support decision-making in long-term water management.
• Abstract（参考訳）: 正確な降雨予測、特に極端な出来事は、気候学と地球システムにおいて重要な課題である。 本稿では,新しい物理インフォームドグラフニューラルネットワーク(GNN)と極値解析技術を組み合わせることで,タイ全土のゲージステーション降雨予測を改善することを提案する。 このモデルは、ゲージステーションのグラフ構造表現を利用して、複雑な時空間パターンをキャプチャし、遠隔接続による説明可能性を提供する。 我々は、地域の降雨に影響を与える可能性のある関連する気候指標を前処理する。 Attention-LSTM (Long Short-Term Memory) を用いたグラフ注意ネットワークでは, 簡単な降雨物理定式化による初期エッジ特徴を用いた注意機構が適用されている。 埋め込みはLSTM層によって処理される。 極端に対処するために,従来の機械学習モデルの限界を克服する空間季節認識一般化パレート分布(GPD)法を用いて,ピークオーバースレッショルド(POT)マッピングを行う。 実験により,本手法は極端に傾向のある地域を含む多くの地域において,確立されたベースラインよりも優れており,最先端技術と強い競争力を維持していることが示された。 運用予測システムSEAS5と比較すると,実世界のアプリケーションでは極端変動予測が向上し,長期水管理における意思決定を支援する細部分解能マップの作成が現実的に向上する。

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