Основні поняття
Innovative approach using Transformer-based generative models for extreme precipitation nowcasting.
Анотація
この論文は、Transformerベースの生成モデルを用いた極端な降水量のNowcastingに革新的なアプローチを提案しています。Royal Netherlands Meteorological Institute(KNMI)からの包括的なデータセットを活用し、短期降水量の予測に焦点を当てています。提案されたNowcastingGPT-EVLは、正確な降水予測を生成することで優れたパフォーマンスを示しました。これにより、極端な降水イベントに対処する能力が向上しました。
Статистика
Nuw¨a-EVL (AUC = 0.8064)
NowcastingGPT (AUC = 0.8030)
Pysteps (AUC = 0.7854)
TECO (AUC = 0.7029)
Цитати
"Conventional nowcasting techniques adopt the ensemble-based methodology reminiscent of Numerical Weather Prediction to incorporate uncertainty while modeling precipitation dynamics."
"Deep learning-based approaches, leveraging extensive datasets of radar observations, can be trained without the constraints of predefined physical assumptions, significantly enhancing forecast accuracy."
"The Autoregressive Transformer for NowcastingGPT-EVL has the EVL loss function incorporated in it so the overall loss function for the AR transformer is given as..."