Grunnleggende konsepter
深層拡散モデルを用いて、衛星データから4時間先の雷雲の発達を高精度に予測する。
Sammendrag
本研究では、深層拡散モデルを用いた衛星データ解析により、4時間先の雷雲ナウキャストを実現した。具体的には以下の通り:
データ前処理モジュールでは、FengYun-4A衛星データを時間的に15分間隔、空間的に256x256サイズにサンプリングした。
衛星ナウキャストモジュールでは、深層拡散モデル(DDMS)を開発し、過去2時間の衛星データから4時間先の衛星データを予測する。DDMSは拡散プロセスを用いて雲の複雑な時空間変化パターンをモデル化し、従来手法よりも長い予測時間を実現した。
対流雲検出モジュールでは、専門家の知見に基づいて手動で対流雲データセットを作成し、U-Netモデルを訓練することで、予測された衛星データから対流雲を自動検出した。
長期的な検証の結果、提案手法は従来手法と比べて、4時間先の対流雲ナウキャストにおいて、広範囲(約2000万km2)、高精度、高解像度(15分、4km)を実現した。さらに、8分以内の高速処理が可能であり、実用的な予報システムとして機能する。本研究成果は、深層拡散モデルの対流雲予測への適用可能性、および衛星データとAI技術の融合の有効性を示している。
Statistikk
対流雲の発達は急速であり、大きな被害をもたらす重大な課題である。
数値気象予報モデルは長期予報に優れるが、短時間の局所的な対流雲の予測は困難である。
従来の移流ベースの手法は、雲の形成・消散などの複雑な変化パターンを捉えきれず、精度が低い。
Sitater
深層拡散モデルは、対流雲の確率的な運動傾向をうまくモデル化できる。
静止気象衛星データは、レーダーに比べて広範囲の監視が可能である。