論文の概要: Potential Paradigm Shift in Hazard Risk Management: AI-Based Weather Forecast for Tropical Cyclone Hazards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18440v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 05:32:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 14:46:41.741349
• Title: Potential Paradigm Shift in Hazard Risk Management: AI-Based Weather Forecast for Tropical Cyclone Hazards
• Title（参考訳）: ハザードリスクマネジメントにおけるパラダイムシフトの可能性 - 熱帯低気圧ハザードに対するAIベースの天気予報
• Authors: Kairui Feng, Dazhi Xi, Wei Ma, Cao Wang, Yuanlong Li, Xuanhong Chen,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.98500685250914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The advents of Artificial Intelligence (AI)-driven models marks a paradigm shift in risk management strategies for meteorological hazards. This study specifically employs tropical cyclones (TCs) as a focal example. We engineer a perturbation-based method to produce ensemble forecasts using the advanced Pangu AI weather model. Unlike traditional approaches that often generate fewer than 20 scenarios from Weather Research and Forecasting (WRF) simulations for one event, our method facilitates the rapid nature of AI-driven model to create thousands of scenarios. We offer open-source access to our model and evaluate its effectiveness through retrospective case studies of significant TC events: Hurricane Irma (2017), Typhoon Mangkhut (2018), and TC Debbie (2017), affecting regions across North America, East Asia, and Australia. Our findings indicate that the AI-generated ensemble forecasts align closely with the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) ensemble predictions up to seven days prior to landfall. This approach could substantially enhance the effectiveness of weather forecast-driven risk analysis and management, providing unprecedented operational speed, user-friendliness, and global applicability.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)駆動モデルの出現は、気象学的危険に対するリスク管理戦略のパラダイムシフトである。 本研究は特に、焦点となる例として熱帯性サイクロン(TC)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。 気象調査・予測(WRF)シミュレーションから1つのイベントに対して20シナリオ未満のシナリオを生成する従来のアプローチとは異なり、我々の手法はAI駆動モデルの迅速な性質を助長し、数千のシナリオを生成する。 Hurricane Irma (2017), Typhoon Mangkhut (2018), TC Debbie (2017), そして北米, 東アジア, オーストラリアの各地域に影響を与える。 以上の結果から,AIが生成するアンサンブル予測は,上陸の7日前までの欧州中距離気象予報センター(ECMWF)のアンサンブル予測と密接に一致していることが示唆された。 このアプローチは、気象予報によるリスク分析と管理の有効性を大幅に向上させ、前例のない運用速度、ユーザフレンドリさ、グローバルな適用性を提供する。

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