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。

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