論文の概要: M3R: Localized Rainfall Nowcasting with Meteorology-Informed MultiModal Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15377v1
• Date: Wed, 15 Apr 2026 21:02:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.570325
• Title: M3R: Localized Rainfall Nowcasting with Meteorology-Informed MultiModal Attention
• Title（参考訳）: M3R: 気象インフォームドマルチモーダルアテンションによる局所降雨
• Authors: Sanjeev Panta, Rhett M Morvant, Xu Yuan, Li Chen, Nian-Feng Tzeng,
• Abstract要約: M3Rは、直接降雨予測のための気象インフォームドマルチモーダルアテンションベースのアーキテクチャである。 視覚的NEXRADレーダー画像と数値的気象観測を組み合わせている。 M3Rは精度、効率、降水検知能力を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.750440686986982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and timely rainfall nowcasting is crucial for disaster mitigation and water resource management. Despite recent advances in deep learning, precipitation prediction remains challenging due to limitations in effectively leveraging diverse multimedia data sources. We introduce M3R, a Meteorology-informed MultiModal attention-based architecture for direct Rainfall prediction that synergistically combines visual NEXRAD radar imagery with numerical Personal Weather Station (PWS) measurements, using a comprehensive pipeline for temporal alignment of heterogeneous meteorological data. With specialized multimodal attention mechanisms, M3R novelly leverages weather station time series as queries to selectively attend to spatial radar features, enabling focused extraction of precipitation signatures. Experimental results for three spatial areas of 100 km * 100 km centered at NEXRAD radar stations demonstrate that M3R outperforms existing approaches, achieving substantial improvements in accuracy, efficiency, and precipitation detection capabilities. Our work establishes new benchmarks for multimedia-based precipitation nowcasting and provides practical tools for operational weather prediction systems. The source code is available at https://github.com/Sanjeev97/M3Rain
• Abstract（参考訳）: 災害の軽減と水資源管理には, 正確な降水量と時間的降水量計が不可欠である。 近年のディープラーニングの進歩にもかかわらず、多様なマルチメディアデータソースを効果的に活用する制限のため、降水予測は依然として困難である。 気象インフォームド・マルチモーダル・アテンションに基づく直接降雨予測アーキテクチャであるM3Rを導入し、異種気象データの時間的アライメントのための包括的パイプラインを用いて、視覚的NEXRADレーダ画像と数値的気象局(PWS)計測を相乗的に組み合わせた。 特殊なマルチモーダルアテンション機構により、M3Rは気象観測所の時系列をクエリとして新規に活用し、空間レーダーの特徴に選択的に対応し、降水シグネチャの集中抽出を可能にする。 NEXRADレーダーステーションを中心とした100km×100kmの3つの空間領域の実験結果から、M3Rは既存のアプローチよりも優れており、精度、効率、降水検知能力が大幅に向上していることが示された。 本研究は,マルチメディアによる降水予測のための新しいベンチマークを構築し,運用天気予報システムのための実用的なツールを提供する。 ソースコードはhttps://github.com/Sanjeev97/M3Rainで入手できる。

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