Deep learning methods dominate short-term high-resolution precipitation nowcasting in terms of prediction error. However, their operational usability is limited by difficulties explaining dynamics behind the predictions, which are smoothed out and missing the high-frequency features due to optimizing for mean error loss functions. We experiment with hand-engineering of the advection-diffusion differential equation into a PhyCell to introduce more accurate physical prior to a PhyDNet model that disentangles physical and residual dynamics. Results indicate that while PhyCell can learn the intended dynamics, training of PhyDNet remains driven by loss optimization, resulting in a model with the same prediction capabilities.


翻译:深度学习方法在预测错误方面控制着现在预测的短期高分辨率降水量。然而,由于难以解释预测背后的动态,这些预测由于优化中差错损失功能而变得平滑并缺少高频功能,因此很难解释预测背后的动态,因此,它们的实用性受到限制。我们实验了对反向扩散差异方程式进行手工工程,将其引入了物理上更为准确的物理模型,在分离物理和剩余动态的物理数据网络模型之前,这种模型可以分离出物理和剩余动态。结果显示,虽然PhyCell可以学习预期的动态,但对PhyDNet的培训仍然由损失优化驱动,从而形成一个具有相同预测能力的模型。

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