要旨: Vision Transformer は時空間予測で顕著な成功を収めているが、そのスケーラビリティは現実世界の環境モニタリングに必要な超高解像度・大陸規模の領域には依然制限されています。解像度 1 km の単一の欧州の空気質マップは 29,000,000 ピクセルから成り、素朴な自己注意の限界を大きく超えています。我々は CRAN-PM を導入します。これはクロス解像度アテンションを活用して、グローバルな気象データ（25 km）と現在時刻の局所的な高解像度 PM2.5（1 km）を効率的に融合するデュアルブランチ Vision Transformer です。温度や地形のような物理的に駆動される要因を入力として含める代わりに、我々は高度を考慮した自己注意と風に導かれたクロス注意を追加して、PM2.5予測の物理的に一貫した特徴表現をネットワークに学習させることを目指します。CRAN-PM は完全に訓練可能で、メモリ効率に優れ、単一の GPU 上で 29,000,000 ピクセルの欧州マップを 1.8 秒で生成します。2022 年を通じて欧州全域の日次 PM2.5 予測（362 日、EEA の 2,971 箇所）で評価した結果、最良の単一スケールベースラインと比較して T+1 で RMSE を 4.7%、T+3 で 10.7% の低減を達成し、複雑な地形におけるバイアスも 36% 低減しました。
高解像度PM2.5予測のためのクロス解像度アテンションネットワーク
arXiv cs.CV / 2026/3/13
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要点
- CRAN-PM は、グローバルな 25km の気象データと局所の 1km PM2.5 を統合するデュアルブランチ Vision Transformer として導入され、コンチネンタル規模の高解像度空気質予測を実現します。
- 高度情報を考慮した自己注意と風が導くクロス注意を用いて、物理的に一貫した特徴表現を学習させると同時に、メモリ効率が高く完全に訓練可能です。
- 単一 GPU 上で 1.8 秒に 29,000,000 ピクセルの欧州 PM2.5 マップを生成でき、T+1 で RMSE を 4.7%、T+3 で 10.7% 減、複雑な地形でのバイアスを 36% 減らします。
- 2022 年、欧州全域の日次 PM2.5 予測（EEA の 2,971 箇所）で評価され、環境モニタリングにおけるクロス解像度予測のスケーリングと高性能の可能性を示しています。
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