정류화 흐름 트랜스포머를 활용한 확률적 강수 Nowcasting

연구진은 확률적 강수 예측을 위한 프레임 단위 인코더와 통합 디코더 기반의 FREUD를 제안했다.

이 모델은 rectified flow transformer를 활용해 불확실성을 보존하고, 연속적인 업데이트가 가능한 단기 기상 예측을 생성한다.

FREUD는 SEVIR 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 보였으며, 규모가 커질수록 성능이 더 향상됐다.

이 접근법은 극한 강수 상황의 불확실성을 더 잘 반영해 악천후 대응과 의사결정에 도움을 줄 수 있다.