論文の概要: S$^3$N: A Spherical Spiral Scanning Network for Weather Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.04338v1
• Date: Sat, 03 Oct 2026 07:06:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-12 11:25:13.9286
• Title: S$^3$N: A Spherical Spiral Scanning Network for Weather Forecasting
• Title（参考訳）: S$3$N:気象予報のための球状スパイラル走査網
• Abstract要約: 機械学習に基づく天気予報(MLWP)は,世界規模の天気予報において高い性能を達成している。 近年の階層的等角領域等緯線法(HEALPix)に基づく手法では,従来の緯度緯度(LL)格子の極付近の領域歪みを回避するためにHEALPix格子を用いる。 本稿では,球状スパイラル走査ネットワーク(S$3$N)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.351266958653376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning-based weather prediction (MLWP) has achieved strong performance in global weather forecasting. Recent Hierarchical Equal Area isoLatitude Pixelation (HEALPix)-based methods use the HEALPix (HP) grid to avoid area distortion near the poles of conventional latitude-longitude (LL) grids. However, existing HP-based approaches often use pointwise mapping methods and process HP pixels within separate base faces or local windows. Consequently, the mapping may introduce reconstruction errors and cross-face communication depends on handcrafted boundary handling or shifted windows. We propose the Spherical Spiral Scanning Network (S$^3$N) to address both limitations. First, L2Proj provides a bidirectional method for mapping atmospheric fields between the LL and HP grids through an $L^2$ projection of their continuous finite-element representations. Second, the Attention-Guided Quad-Spiral State-Space Scanning (AQSS) block uses cross-latitude attention to guide selective state-space updates along four global pole-to-pole spiral paths. This design enables continuous information propagation across HP base-face boundaries without additional boundary-processing mechanisms. Experiments show that S$^3$N achieves better results at 4-, 7-, and 10-day lead times, and exhibits slower error growth in long-range forecasting.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に基づく天気予報(MLWP)は,世界規模の天気予報において高い性能を達成している。 近年の階層的等角領域等緯線(HEALPix)に基づく手法では,従来の緯度経度(LL)格子の極付近の領域歪みを回避するためにHEALPix(HP)格子を用いる。 しかし、既存のHPベースのアプローチでは、しばしばポイントワイズマッピング手法を使用し、異なるベースフェイスまたはローカルウィンドウ内でHPピクセルを処理する。 結果として、マッピングは再構成エラーを導入し、面間通信は手作り境界処理やシフトウィンドウに依存する。 球状スパイラル走査ネットワーク(S$^3$N)を提案する。 まず、L2Projは連続有限要素表現の$L^2$プロジェクションを通してLLとHPグリッド間の大気場をマッピングする双方向の方法を提供する。 第二に、Attention-Guided Quad-Spiral State-Space Scanning (AQSS)ブロックは、4つの大極間スパイラルパスに沿って、選択的な状態空間更新を誘導するために、横方向の注意を使用する。 この設計により、追加のバウンダリ処理機構を使わずにHPベースのバウンダリを横断する連続的な情報伝達が可能となる。 実験の結果, S$3$Nは4日間, 7日間, 10日間のリードタイムで良好な結果が得られ, 長距離予測では誤差の増大が遅いことがわかった。

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