論文の概要: SynopticBench: Evaluating Vision-Language Models on Generating Weather Forecast Discussions of the Future
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16451v1
- Date: Tue, 07 Apr 2026 20:17:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-04 02:32:14.011644
- Title: SynopticBench: Evaluating Vision-Language Models on Generating Weather Forecast Discussions of the Future
- Title（参考訳）: SynopticBench:将来の天気予報に関する考察のためのビジョンランゲージモデルの評価
- Authors: Timothy B. Higgins, Antonios Mamalakis, Chirag Agarwal,
- Abstract要約: 我々は,米国大陸の気象庁が作成した地域予測に関する1,367,041テキストサンプルからなる高品質なデータセットであるSynopticBenchについて紹介する。
また, 相似気象現象のテキスト記述の質を推定するための新しい評価フレームワークであるSPACEについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.422349825308316
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in visual-language models (VLMs) have led to significant improvements in a plethora of complex multimodal tasks like image captioning, report generation, and visual perception. However, generating text from meteorological data is highly challenging because the atmosphere is a chaotic system that is rapidly changing at various spatial and temporal scales. Given the complexity of atmospheric phenomena, it is critical to verifiably quantify the effectiveness of existing VLMs on weather forecasting data. In this work, we present SynopticBench, a high-quality dataset consisting of 1,367,041 text samples of Area Forecast Discussions created by the National Weather Service over the continental United States paired to images of 500mb geopotential height, 2 meter temperature, and 850mb wind velocity in weather forecasts. We also present Synoptic Phenomena Alignment and Coverage Evaluation (SPACE), a novel evaluation framework that can be used to effectively estimate the quality of text descriptions of synoptic weather phenomena. Extensive experiments on generating forecast discussions using state-of-the-art VLMs show the sensitivity of existing evaluation metrics in this domain and enable further exploration into synoptic weather and climate text generation.
- Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)の最近の進歩は、画像キャプション、レポート生成、視覚知覚といった複雑なマルチモーダルタスクの多種多様な改善につながっている。
しかし、気象データからテキストを生成することは、大気が様々な空間的・時間的スケールで急速に変化しているカオスシステムであるため、非常に困難である。
大気現象の複雑さを考えると、気象予報データに対する既存のVLMの有効性を検証することが重要である。
本研究では,アメリカ大陸の気象庁が作成した1,367,041件の地域予報会議のテキストサンプルからなる高品質なデータセットであるSynopticBenchについて,風速500m,温度2m,風速850mの画像と組み合わせて紹介する。
また, 気象現象のテキスト記述の質を効果的に評価できる新しい評価フレームワーク, SPACEについて述べる。
最先端のVLMを用いた予測議論の生成に関する広範囲な実験は、この領域における既存の評価指標の感度を示し、光合成気象や気候テキスト生成のさらなる探索を可能にする。
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