Assessing the Utility of Volumetric Motion Fields for Radar-based Precipitation Nowcasting with Physics-informed Deep Learning

Thu, 30 Apr 2026 07:53:39 GMT

### 저자

Peter Pavlik, Anna Bou Ezzeddine, Viera Rozinajova

### 💡 개요

본 연구는 레이더 반사도 데이터를 활용하여 강수량 예측을 위한 3차원 공간의 고도별 대기 운동장을 물리 기반 딥러닝으로 직접 추정하는 프레임워크를 제안합니다. 제안된 모델은 완전 미분 가능한 준라그랑주 외삽 연산자를 사용하여 3차원 데이터를 고도별 수평 슬라이스 시퀀스로 처리하며, 이를 통해 다층의 수평 운동을 효율적으로 추론할 수 있습니다. 중앙 유럽의 다년 레이더 데이터를 활용한 실험 결과, 추정된 운동장은 고도 간 강한 수직적 일관성을 보였으나, 기존 2차원 접근 방식 대비 예측 성능 향상 효과는 제한적이었습니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 고도별 운동장 추정은 3차원 지오스페이셔널 데이터의 운동 구조를 분석하는 일반적인 도구를 제공합니다.

- 수직적으로 일관된 강수 시스템이 우세한 지역에서는 3차원 운동 모델링의 복잡성이 예측 성능 향상에 큰 이점을 주지 않을 수 있습니다.

- 본 연구의 물리 기반 딥러닝 프레임워크는 대규모 3차원 공간 데이터에서 효율적인 시공간 이류 모델 설계 시 신중한 고려가 필요함을 시사합니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2603.13589)