Краткое содержание

arXiv:2511.04773v1 Тип объявления: новое Аннотация: Точное прогнозирование тропических циклонов (ТЦ) остается сложной задачей вследствие ограниченных спутниковых наблюдений, исследующих структуру циклона, и трудностей разрешения облачных свойств, участвующих в усилении ТЦ. Недавние исследования продемонстрировали возможности методов машинного обучения для трехмерной реконструкции облаков по спутниковым наблюдениям. Однако существующие подходы были ограничены регионами, где ТЦ встречаются редко, и плохо проверялись на интенсивных штормах. Мы представляем новую архитектуру, основанную на конвейере предварительного обучения — тонкой настройки модели, который учится на множестве спутников с глобальным покрытием, чтобы преобразовывать двухмерные спутниковые изображения в трехмерные карты облаков с релевантными свойствами облаков. Нашу модель мы применяем к специально разработанному набору данных о ТЦ, чтобы оценить производительность в наиболее сложных и значимых условиях. Показано, что впервые удается создавать мгновенные глобальные трехмерные карты облаков и точно реконструировать трехмерную структуру сильных...