論文の概要: Enhancing Heavy Rain Nowcasting with Multimodal Data: Integrating Radar and Satellite Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.00716v1
• Date: Sat, 01 Nov 2025 21:47:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.908755
• Title: Enhancing Heavy Rain Nowcasting with Multimodal Data: Integrating Radar and Satellite Observations
• Title（参考訳）: マルチモーダルデータによる豪雨予測の強化:レーダと衛星観測の統合
• Authors: Rama Kassoumeh, David Rügamer, Henning Oppel,
• Abstract要約: ドイツでは、2001年から2018年にかけての1時間にわたる大雨の17.3%しか降雨量計によって記録されていない。 レーダーデータも 進行中の降水量を追跡する 本研究では,レーダ画像と衛星画像を組み合わせて,5,15,30分間の降水量の予測を行うマルチモーダル流速モデルを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.519094153257592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing frequency of heavy rainfall events, which are a major cause of urban flooding, underscores the urgent need for accurate precipitation forecasting - particularly in urban areas where localized events often go undetected by ground-based sensors. In Germany, only 17.3% of hourly heavy rain events between 2001 and 2018 were recorded by rain gauges, highlighting the limitations of traditional monitoring systems. Radar data are another source that effectively tracks ongoing precipitation; however, forecasting the development of heavy rain using radar alone remains challenging due to the brief and unpredictable nature of such events. Our focus is on evaluating the effectiveness of fusing satellite and radar data for nowcasting. We develop a multimodal nowcasting model that combines both radar and satellite imagery for predicting precipitation at lead times of 5, 15, and 30 minutes. We demonstrate that this multimodal strategy significantly outperforms radar-only approaches. Experimental results show that integrating satellite data improves prediction accuracy, particularly for intense precipitation. The proposed model increases the Critical Success Index for heavy rain by 4% and for violent rain by 3% at a 5-minute lead time. Moreover, it maintains higher predictive skill at longer lead times, where radar-only performance declines. A qualitative analysis of the severe flooding event in the state of North Rhine-Westphalia, Germany in 2021 further illustrates the superior performance of the multimodal model. Unlike the radar-only model, which captures general precipitation patterns, the multimodal model yields more detailed and accurate forecasts for regions affected by heavy rain. This improved precision enables timely, reliable, life-saving warnings. Implementation available at https://github.com/RamaKassoumeh/Multimodal_heavy_rain
• Abstract（参考訳）: 都市浸水の主な原因である豪雨の発生頻度の増加は、正確な降水量の予測が緊急に必要であることを示している。 ドイツでは、2001年から2018年にかけての1時間にわたる大雨の17.3%が雨量計によって記録され、伝統的な監視システムの限界が強調された。 レーダーデータ(Radar data)は、現在進行中の降雨を効果的に追跡する別の情報源であるが、これらの現象の簡潔で予測不能な性質のため、レーダー単独による豪雨の発生を予知することは困難である。 我々の焦点は、衛星データとレーダーデータを流し込むことの有効性を評価することである。 本研究では,レーダ画像と衛星画像を組み合わせて,5,15,30分間の降水量の予測を行うマルチモーダル流速モデルを構築した。 このマルチモーダル戦略がレーダーのみのアプローチよりも優れていることを示す。 実験結果から,衛星データの統合により予測精度が向上し,特に降水量の増加が示唆された。 提案モデルでは, 豪雨の臨界成功指数を4%, 激しい雨の3%を5分間のリードタイムで引き上げる。 さらに、レーダーのみのパフォーマンスが低下する長いリードタイムにおいて、高い予測スキルを維持している。 2021年にドイツ北部ライン=ヴェストファーレン州で起きた激しい洪水の質的分析により、マルチモーダルモデルの優れた性能が示されている。 一般的な降水パターンを捉えるレーダーのみのモデルとは異なり、マルチモーダルモデルは豪雨の影響の地域についてより詳細に正確に予測する。 この改良された精度は、タイムリーで信頼性があり、命を救う警告を可能にする。 https://github.com/RamaKassoumeh/Multimodal_heavy_rainで実装可能。

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