論文の概要: MAD-SmaAt-GNet: A Multimodal Advection-Guided Neural Network for Precipitation Nowcasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04461v1
• Date: Tue, 03 Mar 2026 10:32:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-06 22:06:10.904273
• Title: MAD-SmaAt-GNet: A Multimodal Advection-Guided Neural Network for Precipitation Nowcasting
• Title（参考訳）: MAD-SmaAt-GNet:降雨予報のためのマルチモーダルアドベクション誘導ニューラルネットワーク
• Authors: Samuel van Wonderen, Siamak Mehrkanoon,
• Abstract要約: 深層学習モデルは降水流の可能性を強く示しており、精度と計算効率の両方を提供している。 本稿では,MAD-SmaAt-GNet(Multimodal Advection-Guided Small Attention GNet)を紹介する。 MAD-SmaAt-GNetは平均2乗誤差(MSE)を8.9%削減し、SmaAt-UNetの4段階降水量は最大4時間前に予測される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0912407740405903
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Precipitation nowcasting (short-term forecasting) is still often performed using numerical solvers for physical equations, which are computationally expensive and make limited use of the large volumes of available weather data. Deep learning models have shown strong potential for precipitation nowcasting, offering both accuracy and computational efficiency. Among these models, convolutional neural networks (CNNs) are particularly effective for image-to-image prediction tasks. The SmaAt-UNet is a lightweight CNN based architecture that has demonstrated strong performance for precipitation nowcasting. This paper introduces the Multimodal Advection-Guided Small Attention GNet (MAD-SmaAt-GNet), which extends the core SmaAt-UNet by (i) incorporating an additional encoder to learn from multiple weather variables and (ii) integrating a physics-based advection component to ensure physically consistent predictions. We show that each extension individually improves rainfall forecasts and that their combination yields further gains. MAD-SmaAt-GNet reduces the mean squared error (MSE) by 8.9% compared with the baseline SmaAt-UNet for four-step precipitation forecasting up to four hours ahead. Additionally, experiments indicate that multimodal inputs are particularly beneficial for short lead times, while the advection-based component enhances performance across both short and long forecasting horizons.
• Abstract（参考訳）: 降水量予測(短期予測)は、計算コストが高く、利用可能な大量の気象データを限定的に利用する物理方程式の数値解法を用いて行われることが多い。 深層学習モデルは降水流の可能性を強く示しており、精度と計算効率の両方を提供している。 これらのモデルの中で、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は特に画像から画像への予測タスクに有効である。 SmaAt-UNetは軽量なCNNベースのアーキテクチャで、降水量ストリーミングの強力なパフォーマンスを示している。 本稿では,Multimodal Advection-Guided Small Attention GNet(MAD-SmaAt-GNet)を紹介する。 一 複数の気象変数から学ぶための追加のエンコーダを組み込んだもの 二 物理に基づく対流成分を統合し、物理的に一貫した予測を保証すること。 各拡張部は降雨予測を個別に改善し,その組み合わせによってさらに利益が得られることを示す。 MAD-SmaAt-GNetは平均2乗誤差(MSE)を8.9%削減し、SmaAt-UNetの4段階降水量は最大4時間前に予測される。 さらに,マルチモーダル入力は短いリード時間に特に有益であることを示す一方,アドベクションベースコンポーネントは短い予測地平線と長い予測地平線にまたがる性能を向上させる。

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