Fugu-MT 論文翻訳(概要): Prediction of Landfall Intensity, Location, and Time of a Tropical Cyclone

論文の概要: Prediction of Landfall Intensity, Location, and Time of a Tropical Cyclone

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16180v1
Date: Tue, 30 Mar 2021 09:01:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-31 23:40:56.730393
Title: Prediction of Landfall Intensity, Location, and Time of a Tropical Cyclone
Title（参考訳）: 熱帯サイクロンの降水強度, 位置, 時間予測
Authors: Sandeep Kumar, Koushik Biswas, Ashish Kumar Pandey
Abstract要約: このモデルは、特定の時間、その位置、圧力、海面温度、強度からなるサイクロンの最良のトラックデータとして入力される。このモデルは、降水強度、時間、緯度、経度を平均絶対誤差4.24ノット、4.5時間、0.24度、0.37度で予測し、最先端の結果を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6379393441314491
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The prediction of the intensity, location and time of the landfall of a tropical cyclone well advance in time and with high accuracy can reduce human and material loss immensely. In this article, we develop a Long Short-Term memory based Recurrent Neural network model to predict intensity (in terms of maximum sustained surface wind speed), location (latitude and longitude), and time (in hours after the observation period) of the landfall of a tropical cyclone which originates in the North Indian ocean. The model takes as input the best track data of cyclone consisting of its location, pressure, sea surface temperature, and intensity for certain hours (from 12 to 36 hours) anytime during the course of the cyclone as a time series and then provide predictions with high accuracy. For example, using 24 hours data of a cyclone anytime during its course, the model provides state-of-the-art results by predicting landfall intensity, time, latitude, and longitude with a mean absolute error of 4.24 knots, 4.5 hours, 0.24 degree, and 0.37 degree respectively, which resulted in a distance error of 51.7 kilometers from the landfall location. We further check the efficacy of the model on three recent devastating cyclones Bulbul, Fani, and Gaja, and achieved better results than the test dataset.
Abstract（参考訳）: 熱帯性サイクロンの降雨の強度、位置、時刻の予測は、時間的・高精度に進んでおり、人的・物質的損失を著しく低減することができる。本稿では,北インド洋に起源を持つ熱帯サイクロンの降着地における強度(最大持続面風速),位置(緯度,経度),時間(観測時間)を予測するために,長期記憶に基づくリカレントニューラルネットワークモデルを開発した。このモデルは、サイクロンの時系列として、その位置、圧力、海面温度、および一定時間(12時間から36時間)の強度からなるサイクロンの最高のトラックデータを入力し、高い精度で予測を提供する。例えば、サイクロンの24時間データを用いて、降水強度、時間、緯度、経度を平均絶対誤差4.24ノット、4.5時間、0.24度、0.37度と予測し、着陸地点から51.7kmの距離誤差を与える。さらに,Bulbul,Fani,Gajaの3つの破壊的サイクロンに対するモデルの有効性を確認し,テストデータセットよりも優れた結果を得た。

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