Guided Diffusion Sampling for Precipitation Forecast Interventions

📄 arXiv: 2605.14317v1 📥 PDF

作者: Ayumu Ueyama, Kazuhiko Kawamoto, Hiroshi Kera

分类: cs.LG, physics.ao-ph

发布日期: 2026-05-14

备注: 12+7 pages, 7+2 figures

💡 一句话要点

提出基于扩散模型引导采样的降水干预方法，实现极端降水事件的有效控制。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 扩散模型 天气预报 降水干预 梯度引导 物理合理性

📋 核心要点

  1. 现有基于扰动的气象控制干预研究不足，对抗攻击生成的扰动缺乏物理合理性。
  2. 通过引导扩散模型的采样轨迹，实现降水减少，同时保持与大气分布的一致性。
  3. 实验表明，该方法在减少降水的同时，比对抗扰动更符合物理规律，具有更好的可迁移性。

📝 摘要（中文）

极端降水会造成严重的社会和经济损失，因此长期以来，气象控制一直是潜在的缓解策略。然而，据我们所知，尚未有人探索使用数据驱动的天气预报模型进行基于扰动的气象控制干预。虽然对抗攻击也能生成改变预报的扰动，但它们旨在利用模型的人工痕迹，并且没有考虑物理上的合理性。在本文中，我们提出了一种基于梯度的引导框架，通过扩散天气预报模型中的扩散采样进行降水减少干预。我们的方法不是直接扰动大气状态，而是引导扩散采样轨迹，从而在保持与大气分布一致性的同时减少降水。为了评估物理合理性，我们从三个角度进行评估：（i）垂直和变量方面的扰动剖面，（ii）潜在空间轨迹偏差，以及（iii）跨模型可迁移性。在WeatherBench2的极端降水事件上的实验表明，我们的方法实现了有效的降水减少，同时产生了比对抗扰动更符合物理规律的干预。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决极端降水事件带来的社会和经济损失，并探索基于数据驱动天气预报模型的降水干预方法。现有方法，如对抗攻击，虽然可以生成扰动来改变预报，但它们主要利用模型的人工痕迹，忽略了物理合理性，导致干预效果不佳且难以实际应用。

核心思路：论文的核心思路是通过引导扩散模型的采样过程，在不直接扰动大气状态的前提下，实现对降水量的控制。这种方法旨在生成更符合物理规律的干预措施，从而提高干预的有效性和可信度。通过在扩散采样过程中施加梯度引导，可以使采样轨迹朝着降水减少的方向移动。

技术框架：该方法基于扩散模型的天气预报框架。首先，使用扩散模型进行天气预报。然后，在扩散模型的采样阶段，计算降水量的梯度，并利用该梯度引导采样轨迹。具体来说，在每一步采样过程中，都会根据降水量的梯度对采样结果进行调整，从而逐步降低预测的降水量。该框架包括训练好的扩散模型、梯度计算模块和采样引导模块。

关键创新：该方法的关键创新在于将梯度引导的思想引入到扩散模型的采样过程中，从而实现对降水量的控制。与直接扰动大气状态或使用对抗攻击相比，该方法能够生成更符合物理规律的干预措施，并且具有更好的可解释性。此外，该方法还考虑了跨模型的可迁移性，即在不同的天气预报模型中应用相同的干预策略。

关键设计：论文的关键设计包括：(1) 使用WeatherBench2数据集进行实验，该数据集包含多个极端降水事件；(2) 使用扩散模型进行天气预报，并采用合适的损失函数进行训练；(3) 在采样过程中，使用降水量的梯度作为引导信号，并调整引导强度；(4) 从垂直扰动剖面、潜在空间轨迹偏差和跨模型可迁移性三个方面评估干预措施的物理合理性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够有效减少极端降水事件的降水量，并且生成的干预措施比对抗扰动更符合物理规律。通过垂直扰动剖面、潜在空间轨迹偏差和跨模型可迁移性三个方面的评估，验证了该方法的有效性和合理性。具体性能数据未知，但实验结果表明该方法优于对抗攻击。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于极端天气事件的缓解和控制，例如通过干预手段降低暴雨洪涝灾害的风险。该方法具有潜力应用于农业、水资源管理、城市规划等领域，为应对气候变化提供新的技术手段。未来，该研究可以扩展到其他极端天气事件的干预，例如干旱、高温等。

📄 摘要（原文）

Extreme precipitation causes severe societal and economic damage, and weather control has long been discussed as a potential mitigation strategy. However, to the best of our knowledge, perturbation-based interventions for weather control using data-driven weather forecasting models have not yet been explored. While adversarial attacks also generate perturbations that alter forecasts, they aim to exploit model artifacts and do not account for physical plausibility. In this paper, we propose a gradient-based guidance framework for precipitation-reduction interventions through diffusion sampling in diffusion-based weather forecasting models. Instead of directly perturbing atmospheric states, our method steers the diffusion sampling trajectory, enabling precipitation reduction while maintaining consistency with the atmospheric distribution. To assess physical plausibility, we evaluate from three perspectives: (i) vertical and variable-wise perturbation profiles, (ii) latent-space trajectory deviation, and (iii) cross-model transferability. Experiments on extreme precipitation events from WeatherBench2 demonstrate that our method achieves effective precipitation reduction while yielding more physically plausible interventions than adversarial perturbations.