論文の概要: HurriCast: Synthetic Tropical Cyclone Track Generation for Hurricane Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07174v2
- Date: Tue, 20 May 2025 21:30:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-22 18:05:35.989431
- Title: HurriCast: Synthetic Tropical Cyclone Track Generation for Hurricane Forecasting
- Title（参考訳）: HurriCast: ハリケーン予測のための合成熱帯サイクロントラック生成
- Authors: Shouwei Gao, Meiyan Gao, Yuepeng Li, Wenqian Dong,
- Abstract要約: リスクアセスメントのための合成熱帯サイクロン(TC)トラックの生成は、特に北米における気候変動と災害救済の影響に対する準備の重要応用である。
政府や政策立案者にとって、TCの潜在的な影響を理解することは、効果的な緊急対応戦略の開発、コードの構築の更新、レジリエンスと緩和プロジェクトへの投資の優先順位付けに役立つ。
ARIMA と K-MEANS の手法と Autoencoder を併用したハイブリッド手法は,より歴史あるTC の挙動を把握し,将来の軌道や強度を計画するために用いられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.314981748001983
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The generation of synthetic tropical cyclone(TC) tracks for risk assessment is a critical application of preparedness for the impacts of climate change and disaster relief, particularly in North America. Insurance companies use these synthetic tracks to estimate the potential risks and financial impacts of future TCs. For governments and policymakers, understanding the potential impacts of TCs helps in developing effective emergency response strategies, updating building codes, and prioritizing investments in resilience and mitigation projects. In this study, many hypothetical but plausible TC scenarios are created based on historical TC data HURDAT2 (HURricane DATA 2nd generation). A hybrid methodology, combining the ARIMA and K-MEANS methods with Autoencoder, is employed to capture better historical TC behaviors and project future trajectories and intensities. It demonstrates an efficient and reliable in the field of climate modeling and risk assessment. By effectively capturing past hurricane patterns and providing detailed future projections, this approach not only validates the reliability of this method but also offers crucial insights for a range of applications, from disaster preparedness and emergency management to insurance risk analysis and policy formulation.
- Abstract（参考訳）: リスクアセスメントのための合成熱帯サイクロン(TC)トラックの生成は、特に北米における気候変動と災害救済の影響に対する準備の重要応用である。
保険会社はこれらの合成トラックを使用して、将来のTCの潜在的なリスクと財務的影響を見積もっている。
政府や政策立案者にとって、TCの潜在的な影響を理解することは、効果的な緊急対応戦略の開発、コードの構築の更新、レジリエンスと緩和プロジェクトへの投資の優先順位付けに役立つ。
本研究では, 歴史的TCデータHURDAT2 (HURricane Data 2 Second Generation) に基づいて, 仮説的だが実証可能なTCシナリオを多数作成する。
ARIMA と K-MEANS の手法と Autoencoder を併用したハイブリッド手法は,より歴史あるTC の挙動を把握し,将来の軌道や強度を計画するために用いられている。
これは、気候モデリングとリスクアセスメントの分野で効率的で信頼性の高いものである。
過去のハリケーンのパターンを効果的に把握し、詳細な将来予測を提供することで、この手法の信頼性を検証できるだけでなく、災害対策や緊急管理から保険リスク分析や政策策定に至るまで、様々な応用に重要な洞察を与える。
関連論文リスト
- LASSE: Learning Active Sampling for Storm Tide Extremes in Non-Stationary Climate Regimes [1.8434042562191815]
我々は、サロゲートモデルが精度、リコール、精度の観点から有望であることを示す。
本稿では,高潮発生サイクロンを迅速に探索するオンライン学習手法を提案する。
ダウンスケールTCの広範囲なカタログでは、希少な破壊嵐を回収する精度が100%であることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-30T21:51:09Z) - Transferable Adversarial Attacks on SAM and Its Downstream Models [87.23908485521439]
本稿では,セグメント・アプライス・モデル(SAM)から微調整した様々な下流モデルに対する敵攻撃の可能性について検討する。
未知のデータセットを微調整したモデルに対する敵攻撃の有効性を高めるために,ユニバーサルメタ初期化(UMI)アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-26T15:04:04Z) - MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。
以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。
本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z) - SFANet: Spatial-Frequency Attention Network for Weather Forecasting [54.470205739015434]
天気予報は様々な分野において重要な役割を担い、意思決定とリスク管理を推進している。
伝統的な手法は、しばしば気象系の複雑な力学を捉えるのに苦労する。
本稿では,これらの課題に対処し,天気予報の精度を高めるための新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T08:00:15Z) - Potential Paradigm Shift in Hazard Risk Management: AI-Based Weather Forecast for Tropical Cyclone Hazards [14.98500685250914]
この研究は、焦点となる例として熱帯性サイクロンを用いる。
そこで我々は,先進的なPangu AI気象モデルを用いて,アンサンブル予測を生成する摂動に基づく手法を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-29T05:32:48Z) - Storm Surge Modeling in the AI ERA: Using LSTM-based Machine Learning
for Enhancing Forecasting Accuracy [0.7149367973754319]
LSTMに基づくディープラーニングネットワーク機械学習アーキテクチャを提案する。
本研究の全体的な目標は,物理モデルのシステム的誤差を予測し,シミュレーション結果の精度を向上させることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-07T13:19:38Z) - Predicting Hurricane Evacuation Decisions with Interpretable Machine
Learning Models [0.0]
本研究では,容易にアクセス可能な人口動態と資源関連予測器によって構築された世帯の避難決定を予測するための新しい手法を提案する。
提案手法は,避難交通需要の推計を改善するため,緊急管理当局に新たなツールと枠組みを提供する可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-12T03:45:44Z) - An evaluation of deep learning models for predicting water depth
evolution in urban floods [59.31940764426359]
高空間分解能水深予測のための異なる深層学習モデルの比較を行った。
深層学習モデルはCADDIESセル-オートマタフラッドモデルによってシミュレーションされたデータを再現するために訓練される。
その結果,ディープラーニングモデルでは,他の手法に比べて誤差が低いことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-20T16:08:54Z) - Simulation of Atlantic Hurricane Tracks and Features: A Deep Learning
Approach [0.0]
本稿では機械学習(ML)とディープラーニング(DL)技術を用いて,HURDAT2データベースモデルで利用可能な入力データ(ストーム特徴)から取得する。
この目的を追求するために、嵐中心を経度と緯度で表す軌道モデルと、中央の圧力と最大風速1-min$の風速を10$mの高度で表す強度モデルが作成された。
嵐シミュレーションモデルの有効性はニューオーリンズ、マイアミ、ハッテラス岬の3つの例で実証されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-12T13:14:25Z) - An advanced spatio-temporal convolutional recurrent neural network for
storm surge predictions [73.4962254843935]
本研究では, 人工ニューラルネットワークモデルを用いて, 嵐の軌跡/規模/強度履歴に基づいて, 強風をエミュレートする能力について検討する。
本研究では, 人工嵐シミュレーションのデータベースを用いて, 強風を予測できるニューラルネットワークモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-18T23:42:18Z) - From Rain Generation to Rain Removal [67.71728610434698]
雨層を生成物としてパラメータ化した雨画像のためのベイズ生成モデルを構築した。
降雨画像の統計的分布を推定するために,変分推論の枠組みを用いる。
総合的な実験により,提案モデルが複雑な降雨分布を忠実に抽出できることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-08T18:56:51Z) - Automating Turbulence Modeling by Multi-Agent Reinforcement Learning [4.784658158364452]
乱流モデルの自動検出ツールとしてマルチエージェント強化学習を導入する。
等方性乱流と等方性乱流の大規模渦シミュレーションにおけるこのアプローチの可能性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-18T18:45:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。