降水ナウキャスティングの地平を拡張する：レーダー観測と基盤モデル事前分布のスペクトル融合によるアプローチ

Extending Precipitation Nowcasting Horizons via Spectral Fusion of Radar Observations and Foundation Model Priors

March 23, 2026

著者: Yuze Qin, Qingyong Li, Zhiqing Guo, Wen Wang, Yan Liu, Yangli-ao Geng

cs.AI

要旨

降水ナウキャストは防災や航空安全において重要である。しかし、レーダーデータのみに依存するモデルは、大気の大規模な文脈情報が不足しがちで、予測時間が長くなるほど性能が低下する傾向がある。気象基盤モデルが予測する気象変数を統合することでこの課題の解決が期待されるが、既存のアーキテクチャでは、レーダー画像と気象データの間の深い表現の異質性を調整できていない。この問題を解決するため、我々はPW-FouCastを提案する。これは、Fourier変換に基づくバックボーン内でPangu-Weatherの予測をスペクトル事前情報として利用する、新しい周波数領域融合フレームワークである。本アーキテクチャには3つの主要な革新点がある：(i) 気象事前情報とスペクトル振幅・位相を整合させるPangu-Weather誘導型周波数変調、(ii) 位相の不一致を補正し時間発展を保持する周波数メモリ、(iii) スペクトルフィルタリングで失われがちな高周波詳細を再構築する逆周波数アテンションである。SEVIRおよびMeteoNetベンチマークでの大規模な実験により、PW-FouCastが信頼性の高い予測時間を効果的に延伸しつつ構造的再現性を維持し、最先端の性能を達成することを実証した。コードはhttps://github.com/Onemissed/PW-FouCastで公開している。

English

Precipitation nowcasting is critical for disaster mitigation and aviation safety. However, radar-only models frequently suffer from a lack of large-scale atmospheric context, leading to performance degradation at longer lead times. While integrating meteorological variables predicted by weather foundation models offers a potential remedy, existing architectures fail to reconcile the profound representational heterogeneities between radar imagery and meteorological data. To bridge this gap, we propose PW-FouCast, a novel frequency-domain fusion framework that leverages Pangu-Weather forecasts as spectral priors within a Fourier-based backbone. Our architecture introduces three key innovations: (i) Pangu-Weather-guided Frequency Modulation to align spectral magnitudes and phases with meteorological priors; (ii) Frequency Memory to correct phase discrepancies and preserve temporal evolution; and (iii) Inverted Frequency Attention to reconstruct high-frequency details typically lost in spectral filtering. Extensive experiments on the SEVIR and MeteoNet benchmarks demonstrate that PW-FouCast achieves state-of-the-art performance, effectively extending the reliable forecast horizon while maintaining structural fidelity. Our code is available at https://github.com/Onemissed/PW-FouCast.