Краткое содержание

arXiv:2511.05471v1 Тип объявления: новый Аннотация: Точные краткосрочные прогнозы осадков главным образом зависят от плотных сетей метеорологических радаров, ограничивая практическое применение там, где климатические экстремумы наиболее выражены. Мы представляем TUPANN (переносимая универсальная физически согласованная сеть прогнозирования погоды), спутниковую модель, обученную на данных GOES-16 RRQPE. В отличие от большинства моделей глубокого обучения для краткосрочного прогноза, TUPANN разделяет прогнозирование на компоненты, имеющие физический смысл: вариационный кодировщик-декодер выводит поля движения и интенсивности из недавних изображений под оптико-поточным контролем, условная по временному горизонту MaxViT эволюционирует скрытое состояние, а дифференцируемый оператор переноса восстанавливает будущие кадры. Мы оцениваем эффективность TUPANN на данных как GOES-16, так и IMERG, в четырёх различных климатических зонах (Рио-де-Жанейро, Манаус, Майами, Ла-Пас) при временных горизонтах от 10 до 180 минут, используя метрики CSI и HSS при порогах осадков от 4 до 64 мм/ч. Сравнения с базовыми подходами на основе оптического потока, глубокого обучения и гибридными методами показывают, что TUPANN...