STAAモデルの予測精度向上に寄与する要因を詳細に分析することは、モデル設計の最適化に繋がる重要なプロセスです。具体的には、SATA（自己注意による時間整合）やSTAU（空間・時間注意ユニット）などの主要なモジュールの効果を評価し、それぞれの寄与度を明らかにすることが求められます。アブレーションスタディを通じて、各モジュールの有無による予測性能の変化を観察することで、どの要素が特に重要であるかを特定できます。また、モデルのハイパーパラメータやアーキテクチャの調整を行うことで、予測精度をさらに向上させることが可能です。これにより、STAAモデルはより効率的かつ効果的に短期降水予測を行うことができ、実際の気象予測業務においても高い信頼性を持つモデルとして位置付けられるでしょう。