Enhancing Rainfall Nowcasting Using Generative Deep Learning Model with Multi-Temporal Optical Flow
Notice bibliographique
Résumé
Precipitation nowcasting is critical for preventing damage to human life and the economy. Radar echo tracking methods such as optical flow algorithms have been widely employed for precipitation nowcasting because they can track precipitation motions well. Thus, this method, including the McGill algorithm for precipitation nowcasting by Lagrangian extrapolation (MAPLE), was implemented for operational precipitation nowcasting. However, advection-based methods struggle to predict the nonlinear motions of precipitation fields and dynamic processes, such as the growth and decay of precipitation. This study proposes an enhanced optical flow model using a multi-temporal optical flow field and a conditional generative adversarial network (cGAN). We trained the proposed model using a 3-year radar dataset provided by the Korean Meteorological Administration and performed forecast skill evaluations using both qualitative and quantitative methods. In particular, the model featuring multi-temporal optical flow enhances prediction accuracy for the nonlinear motion of precipitation fields, and the model’s accuracy can be further improved through the use of the cGAN structure. We have verified that these improvements hold for 0–3 h lead times. Based on this performance enhancement, we conclude that the multi-temporal optical flow model with cGAN has a potential role in operational precipitation nowcasting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».