論文の概要: Multi-Quantile Regression for Extreme Precipitation Downscaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12762v1
• Date: Tue, 12 May 2026 21:17:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 23:30:27.694395
• Title: Multi-Quantile Regression for Extreme Precipitation Downscaling
• Title（参考訳）: 極端降水ダウンスケーリングのためのマルチクオリティレグレッション
• Authors: Hamed Najafi, Gareth Lagerwall, Jayantha Obeysekera, Jason Liu,
• Abstract要約: 降水量減少のための深い超解像ネットワークは、強いバルクスキルを達成できるが、体系的には洪水のリスクを引き起こすヘビーテールイベントを過小評価する。 主な障害は損失関数であり、データではないことを実証する。 ピンボール損失を0.50,0.95,0.99,0.999でトレーニングしたマルチ量子超解像ネットワークQ-SRDRNでこれを解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2165845825140695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep super-resolution networks for precipitation downscaling achieve strong bulk skill yet systematically under-predict the heavy-tail events that drive flood risk. We demonstrate that the primary obstacle is the loss function, not the data: under intensity-weighted MAE, real and synthetic labels at the same input are simply averaged, meaning data augmentation shifts the predicted mean rather than the conditional distribution. We resolve this with Q-SRDRN, a multi-quantile super-resolution network trained with pinball loss at tau in 0.50, 0.95, 0.99, 0.999. Two CNN-specific design choices make this practical: IncrementBound enforces monotonicity while preserving each quantile channel's gradient identity, and separate per-quantile output heads provide independent filter banks for bulk and tail detection. Under this design, data augmentation via cVAE becomes complementary: the median head absorbs synthetic patterns without contaminating upper quantiles. Empirically, on Florida (convective/tropical-cyclone dominated), the un-augmented Q-SRDRN P999 head detects 1,598 of 2,111 events at 200 mm/day versus 88 for the deterministic baseline--an 18x detection-rate gain (4.2% to 75.7%)--with 63% lower KL divergence and 3.9% lower RMSE. Adding cVAE-generated samples lifts the P50 channel from 14 to 1,038 hits at 200 mm/day. On California (atmospheric-river dominated), the architecture reaches near-perfect detection (P999 SEDI >= 0.996 through 300 mm/day). On Texas, the baseline catches only 2 of 10,720 events at 200 mm/day while the P999 head catches 8,776 (81.9%). While the cVAE does not transfer across regions, multi-quantile regression captures extremes wherever the large-scale signal is strong, while augmentation rescues the median where it is not.
• Abstract（参考訳）: 降水量減少のための深い超解像ネットワークは、強いバルクスキルを実現するが、洪水のリスクを引き起こす重尾現象を体系的に過小評価する。 重み付けされたMAEの下では、同一入力における実・合成ラベルを単に平均化し、データ増大は条件分布よりも予測平均をシフトさせる。 ピンボール損失を0.50,0.95,0.99,0.999でトレーニングしたマルチ量子超解像ネットワークQ-SRDRNでこれを解決する。 インクリメントバウンド(IncrmentBound)は、各量子チャネルの勾配アイデンティティを保ちながら単調性を強制し、各量子チャネル毎の出力ヘッドは、バルクおよびテール検出のための独立したフィルタバンクを提供する。 この設計の下では、cVAEによるデータ増大は相補的となり、中央の頭部は上質の量子化物を汚染することなく合成パターンを吸収する。 フロリダ州では、Q-SRDRN P999ヘッドが200 mm/日で2,111件の事象を1,598件、決定論的ベースラインが88件、検出レートが4.2%から75.7%、KLの発散が63%、RMSEが3.9%であった。 cVAEが生成するサンプルを追加すると、P50チャンネルは14から1,038ヒットまで1日200mmで持ち上げられる。 カリフォルニアでは(大気圏が支配的な)アーキテクチャがほぼ完全な検出に達する(P999 SEDI >= 0.996 から 300 mm/day)。 テキサス州では、200 mm/日で10,720種目のうち2種目、P999種目は8,776種目(81.9%)である。 cVAEは領域間を移動しないが、マルチクエンタイルレグレッションは大規模な信号が強い場合の極端を捉え、増大はそうでない場合の中央値を救う。

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