論文の概要: A Dual-TransUNet Deep Learning Framework for Multi-Source Precipitation Merging and Improving Seasonal and Extreme Estimates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04757v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 16:55:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 19:45:11.642832
• Title: A Dual-TransUNet Deep Learning Framework for Multi-Source Precipitation Merging and Improving Seasonal and Extreme Estimates
• Title（参考訳）: マルチソース降水量統合と季節・極端推定の改善のためのデュアルトランスUNet深層学習フレームワーク
• Authors: Yuchen Ye, Zixuan Qi, Shixuan Li, Wei Qi, Yanpeng Cai, Chaoxia Yuan,
• Abstract要約: 衛星探査と再分析による多ソース降水生成物 (MSP) は, 温暖化モニタリングに広く利用されている。 我々は6つのMSPと4つのERA5物理予測器を統合する2段階のTransUNetベースのマルチソース降水統合フレームワーク(DDL-MSPMF)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9811995156103457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-source precipitation products (MSPs) from satellite retrievals and reanalysis are widely used for hydroclimatic monitoring, yet spatially heterogeneous biases and limited skill for extremes still constrain their hydrologic utility. Here we develop a dual-stage TransUNet-based multi-source precipitation merging framework (DDL-MSPMF) that integrates six MSPs with four ERA5 near-surface physical predictors. A first-stage classifier estimates daily precipitation occurrence probability, and a second-stage regressor fuses the classifier outputs together with all predictors to estimate daily precipitation amount at 0.25 degree resolution over China for 2001-2020. Benchmarking against multiple deep learning and hybrid baselines shows that the TransUNet - TransUNet configuration yields the best seasonal performance (R = 0.75; RMSE = 2.70 mm/day) and improves robustness relative to a single-regressor setting. For heavy precipitation (>25 mm/day), DDL-MSPMF increases equitable threat scores across most regions of eastern China and better reproduces the spatial pattern of the July 2021 Zhengzhou rainstorm, indicating enhanced extreme-event detection beyond seasonal-mean corrections. Independent evaluation over the Qinghai-Tibet Plateau using TPHiPr further supports its applicability in data-scarce regions. SHAP analysis highlights the importance of precipitation occurrence probabilities and surface pressure, providing physically interpretable diagnostics. The proposed framework offers a scalable and explainable approach for precipitation fusion and extreme-event assessment.
• Abstract（参考訳）: 衛星探査と再分析による多ソース降水生成物(MSPs)は、温暖化モニタリングに広く用いられているが、空間的に不均一なバイアスや極端な場合の限られた技術は、その水文学的有用性を制限する。 本稿では、6つのMSPと4つのERA5物理予測器を統合した2段階のTransUNetベースのマルチソース降水統合フレームワーク(DDL-MSPMF)を開発する。 第1段階分類器は、毎日の降水発生確率を推定し、第2段階回帰器は、2001〜2020年の中国の日降水量の0.25度を推定するために、すべての予測器と共に出力を融合させる。 複数のディープラーニングとハイブリッドベースラインに対するベンチマークでは、TransUNet - TransUNet設定が最高の季節的パフォーマンス(R = 0.75; RMSE = 2.70 mm/日)をもたらし、シングルレグレッタ設定に対する堅牢性を改善することが示されている。 降水量(25 mm/日)では、DDL-MSPMFは中国東部のほとんどの地域で等しく脅威のスコアを上昇させ、2021年7月の江州大雨の空間的パターンをより良く再現し、季節平均補正を超えた極端変動の検出を促進させることを示す。 TPHiPrを用いた清海・チベット高原の独立評価は,データスカース領域における適用性をさらに向上させる。 SHAP分析は降水確率と表面圧力の重要性を強調し、物理的に解釈可能な診断を提供する。 提案するフレームワークは,降水融合と極端降水量評価のためのスケーラブルで説明可能なアプローチを提供する。

関連論文リスト

• Skillful Subseasonal-to-Seasonal Forecasting of Extreme Events with a Multi-Sphere Coupled Probabilistic Model [15.895958611071286]
  TianXing-S2Sは、グローバルS2Sの日次アンサンブル予測のための多球結合確率モデルである。 本モデルでは, 熱波や異常降水などの極端な現象を, 巧妙に予測できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-14T04:28:51Z)
• A Diffusion-Based Framework for High-Resolution Precipitation Forecasting over CONUS [0.410492188035848]
  本研究では,拡散に基づくディープラーニング(DL)フレームワークを,入力源のみが異なる3つの残差予測戦略を体系的に比較する。 予測は1kmの空間解像度で生成され、1時間の直接予測から始まり、自動回帰ロールアウトを使用して12時間まで延長される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-09T19:23:27Z)
• CSU-PCAST: A Dual-Branch Transformer Framework for medium-range ensemble Precipitation Forecasting [6.540270371082014]
  本研究では,多段階降水予測のための深層学習に基づくアンサンブルフレームワークを開発する。 アーキテクチャはパッチベースのSwin Transformerのバックボーンを使用し、周期的な畳み込みによって長手連続性を扱う。 トレーニングは、CRPS(Continuous Ranked Probability Score)と重み付きlog1p平均二乗誤差(log1pMSE)を組み合わせたハイブリッド損失を最小限にする
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-23T17:43:38Z)
• Wavelet-SARIMA-Transformer: A Hybrid Model for Rainfall Forecasting [0.0]
  本研究は,1971年から2023年の間にインド北東部の5つの気象区分にまたがる月間降雨量の予測を行うハイブリッドウェーブレットSARIMAトランスフォーマー(WST)を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-15T13:27:19Z)
• Residual Corrective Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [58.456404022536425]
  気象・気候からの物理的危険予知技術の現状には、粗い解像度のグローバルな入力によって駆動される高価なkmスケールの数値シミュレーションが必要である。 ここでは、コスト効率のよい機械学習代替手段として、このようなグローバルな入力をkmスケールにダウンスケールするために、生成拡散アーキテクチャを探索する。 このモデルは、台湾上空の地域気象モデルから2kmのデータを予測するために訓練され、世界25kmの再解析に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T19:57:22Z)
• Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
  農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。 私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。 主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。