論文の概要: PIANO: Physics-informed Dual Neural Operator for Precipitation Nowcasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01062v1
- Date: Sun, 30 Nov 2025 20:17:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.567778
- Title: PIANO: Physics-informed Dual Neural Operator for Precipitation Nowcasting
- Title（参考訳）: PIANO: 降水用物理インフォームドデュアルニューラル演算子
- Authors: Seokhyun Chin, Junghwan Park, Woojin Cho,
- Abstract要約: 物理制約付き衛星画像を用いた降水流速計を提案し,精度と物理的整合性を改善した。
我々は、新しい物理インフォームドデュアルニューラル演算子(PIANO)構造を用いて、トレーニング中の対流拡散の基本的な方程式を適用し、PINN損失を用いた衛星画像の予測を行う。
ベースラインモデルと比較して,提案モデルでは,短期重雨(8mm/h)とともに中程度(4mm/h)降水イベント予測が顕著に改善されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.172452087907703
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Precipitation nowcasting, key for early warning of disasters, currently relies on computationally expensive and restrictive methods that limit access to many countries. To overcome this challenge, we propose precipitation nowcasting using satellite imagery with physics constraints for improved accuracy and physical consistency. We use a novel physics-informed dual neural operator (PIANO) structure to enforce the fundamental equation of advection-diffusion during training to predict satellite imagery using a PINN loss. Then, we use a generative model to convert satellite images to radar images, which are used for precipitation nowcasting. Compared to baseline models, our proposed model shows a notable improvement in moderate (4mm/h) precipitation event prediction alongside short-term heavy (8mm/h) precipitation event prediction. It also demonstrates low seasonal variability in predictions, indicating robustness for generalization. This study suggests the potential of the PIANO and serves as a good baseline for physics-informed precipitation nowcasting.
- Abstract（参考訳）: 災害の早期警戒の鍵となる降水は今、多くの国へのアクセスを制限する計算コストが高く制限的な方法に依存している。
この課題を克服するために,物理制約付き衛星画像を用いた降水流速計を提案し,精度と物理的整合性を改善した。
我々は、新しい物理インフォームドデュアルニューラル演算子(PIANO)構造を用いて、トレーニング中の対流拡散の基本的な方程式を適用し、PINN損失を用いた衛星画像の予測を行う。
次に,衛星画像からレーダ画像への変換に生成モデルを用いる。
ベースラインモデルと比較して,提案モデルでは,短期重雨(8mm/h)とともに中程度(4mm/h)降水イベント予測が顕著に改善されている。
また、予測における季節変動の低さが示され、一般化の堅牢性を示している。
本研究は, PIANOの可能性を示唆し, 物理インフォームド降水流のベースラインとして有効であることを示す。
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