論文の概要: WeatherDiagFlow: Evidence-Grounded Radar Nowcasting with Diagnostic Flow Refinement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.29772v1
- Date: Thu, 24 Sep 2026 13:17:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-25 21:10:09.948505
- Title: WeatherDiagFlow: Evidence-Grounded Radar Nowcasting with Diagnostic Flow Refinement
- Title（参考訳）: WeatherDiagFlow:診断用リファインメント付きエビデンスグラウンドレーダ
- Abstract要約: 我々は、エビデンス的な予測としてレーダの流し込みを定式化し、ブルレチンを聴取する。
予報時報はモデル可能な証拠のみを使用するのに対し、後の監査では予報地平線が観測された後にのみ、将来のレーダの真理を取り入れている。
WeatherDiagFlowは、運動、成長と崩壊、重エチョリスク、および条件付き転がり流の洗練の不確実性を予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.121786639438683
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Radar nowcasting is essential for short-term warning and emergency response, yet conventional systems mainly return future radar fields and provide limited support for operational communication and post-event verification. We formulate radar nowcasting as an evidence-grounded forecast--bulletin--audit task, in which a numerical forecaster produces both future radar fields and structured diagnostic evidence. Forecast-time bulletins use only model-available evidence, whereas post-event audits incorporate future radar truth only after the forecast horizon is observed. Based on this task formulation, WeatherDiagFlow predicts motion, growth and decay, heavy-echo risk, and uncertainty to condition rolling flow refinement, while frozen-scaffold residual calibration improves long-lead strong-echo preservation. A multi-agent layer converts the structured evidence into operational bulletins and independently generates verification audits without feeding textual outputs back into the forecaster. Experiments on FJRADAR demonstrate competitive overall performance and improved strong-echo event skill. WeatherDiagFlow therefore connects numerical prediction, evidence-grounded reporting, and auditable verification under a leakage-controlled protocol.
- Abstract（参考訳）: レーダーの流し込みは短期警戒と緊急応答に不可欠であるが、従来のシステムは将来のレーダフィールドを主に返却し、運用コミュニケーションと事後検証の限定的なサポートを提供する。
我々は,レーダの流し込みをエビデンスに基づく予測として定式化し,予測器が将来のレーダフィールドと構造化された診断証拠の両方を発生させる,ブロレチン・オーディットタスクを定式化する。
予報時報はモデル可能な証拠のみを使用するのに対し、後の監査では予報地平線が観測された後にのみ、将来のレーダの真理を取り入れている。
このタスクの定式化に基づいて、WeatherDiagFlowは動き、成長と崩壊、重エコリスク、条件付き転動流の洗練の不確実性を予測し、凍結スキャフォールドの残留キャリブレーションは長鎖の強エコ保存を改善する。
マルチエージェント層は、構造化されたエビデンスを運用用掲示板に変換し、テキスト出力を予測器に戻すことなく独立して検証監査を生成する。
FJRADARの実験では、競争全体のパフォーマンスが向上し、イベントスキルが向上した。
したがって、WeatherDiagFlowは、数値予測、エビデンスに基づくレポート、および漏洩制御プロトコルによる監査可能な検証を接続する。
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