論文の概要: PuYun-LDM: A Latent Diffusion Model for High-Resolution Ensemble Weather Forecasts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11807v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 10:43:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.774906
• Title: PuYun-LDM: A Latent Diffusion Model for High-Resolution Ensemble Weather Forecasts
• Title（参考訳）: PuYun-LDM:高解像度エンサンブル気象予報のための潜時拡散モデル
• Authors: Lianjun Wu, Shengchen Zhu, Yuxuan Liu, Liuyu Kai, Xiaoduan Feng, Duomin Wang, Wenshuo Liu, Jingxuan Zhang, Kelvin Li, Bin Wang,
• Abstract要約: 潜時拡散モデル (LDMs) は高分解能アンサンブル気象予報において, 限られた拡散性に悩まされる。 本稿では,遅延拡散性を高め,予測のアンサンブルに優れた性能を実現するPuYun-LDMを提案する。 PuYun-LDMは1つのNVIDIA H200 GPU上で6時間の時間分解能を持つ15日間のグローバル予測を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.731337991737918
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Latent diffusion models (LDMs) suffer from limited diffusability in high-resolution (<=0.25°) ensemble weather forecasting, where diffusability characterizes how easily a latent data distribution can be modeled by a diffusion process. Unlike natural image fields, meteorological fields lack task-agnostic foundation models and explicit semantic structures, making VFM-based regularization inapplicable. Moreover, existing frequency-based approaches impose identical spectral regularization across channels under a homogeneity assumption, which leads to uneven regularization strength under the inter-variable spectral heterogeneity in multivariate meteorological data. To address these challenges, we propose a 3D Masked AutoEncoder (3D-MAE) that encodes weather-state evolution features as an additional conditioning for the diffusion model, together with a Variable-Aware Masked Frequency Modeling (VA-MFM) strategy that adaptively selects thresholds based on the spectral energy distribution of each variable. Together, we propose PuYun-LDM, which enhances latent diffusability and achieves superior performance to ENS at short lead times while remaining comparable to ENS at longer horizons. PuYun-LDM generates a 15-day global forecast with a 6-hour temporal resolution in five minutes on a single NVIDIA H200 GPU, while ensemble forecasts can be efficiently produced in parallel.
• Abstract（参考訳）: 高分解能(<=0.25°)アンサンブル天気予報において、潜伏拡散モデル(LDM)は、拡散過程により潜伏データ分布がいかに容易にモデル化できるかを特徴付ける。 自然画像場とは異なり、気象学分野にはタスクに依存しない基礎モデルや明示的な意味構造がなく、VFMベースの正規化は適用できない。 さらに、既存の周波数ベースのアプローチでは、均質性仮定の下でチャネル間で同一のスペクトル正則化を課し、多変量気象データのスペクトル不均一性の下で不均一な正則化強度をもたらす。 これらの課題に対処するため,各変数のスペクトルエネルギー分布に基づいて閾値を適応的に選択する可変型マスケ周波数モデリング(VA-MFM)戦略とともに,拡散モデルの付加条件として気象状態の進化特性を符号化する3次元マスケオートエンコーダ(3D-MAE)を提案する。 そこで我々は,PuYun-LDMを提案する。これは潜時拡散性を高め,短いリード時間でENSに優れた性能を示しながら,長い水平線でENSに匹敵する性能を保っている。 PuYun-LDMは1つのNVIDIA H200 GPU上で6時間の時間分解能を持つ15日間のグローバル予測を生成し、アンサンブル予測は効率的に並列に生成できる。

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