論文の概要: Generative Modeling of Microweather Wind Velocities for Urban Air Mobility
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02690v1
- Date: Tue, 04 Mar 2025 15:03:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-05 19:13:06.888342
- Title: Generative Modeling of Microweather Wind Velocities for Urban Air Mobility
- Title（参考訳）: 都市空気移動のためのマイクロウェザー風速の生成モデル
- Authors: Tristan A. Shah, Michael C. Stanley, James E. Warner,
- Abstract要約: 本研究は, 安全で信頼性が高く, 耐候性のある都市空力(UAM)ソリューションの追求により, マイクロウェザー風速のキャラクタリゼーションのための生成モデル手法を提案する。
この研究は、計算効率のよい風速をモデル化し、ランダムな変動を捉えることを目的としており、永久的なフィールド計測のキャンペーンよりも一時的なものしか必要としない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Motivated by the pursuit of safe, reliable, and weather-tolerant urban air mobility (UAM) solutions, this work proposes a generative modeling approach for characterizing microweather wind velocities. Microweather, or the weather conditions in highly localized areas, is particularly complex in urban environments owing to the chaotic and turbulent nature of wind flows. Furthermore, traditional means of assessing local wind fields are not generally viable solutions for UAM applications: 1) field measurements that would rely on permanent wind profiling systems in operational air space are not practical, 2) physics-based models that simulate fluid dynamics at a sufficiently high resolution are not computationally tractable, and 3) data-driven modeling approaches that are largely deterministic ignore the inherent variability in turbulent flows that dictates UAM reliability. Thus, advancements in predictive capabilities are needed to help mitigate the unique operational safety risks that microweather winds pose for smaller, lighter weight UAM aircraft. This work aims to model microweather wind velocities in a manner that is computationally-efficient, captures random variability, and would only require a temporary, rather than permanent, field measurement campaign. Inspired by recent breakthroughs in conditional generative AI such as text-to-image generation, the proposed approach learns a probabilistic macro-to-microweather mapping between regional weather forecasts and measured local wind velocities using generative modeling (denoising diffusion probabilistic models, flow matching, and Gaussian mixture models). A simple proof of concept was implemented using a dataset comprised of local (micro) measurements from a Sonic Detection and Ranging (SoDAR) wind profiler along with (macro) forecast data from a nearby weather station over the same time period.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 安全で信頼性が高く, 耐候性のある都市空力(UAM)ソリューションの追求により, マイクロウェザー風速のキャラクタリゼーションのための生成モデル手法を提案する。
マイクロウェザー (Microweather) または高度に局所化した地域での気象条件は、特に風の流れのカオス的・乱流的な性質のため、都市環境において複雑である。
さらに、局所風速を評価する従来の手段は、UAM応用の一般的な解決策ではない。
1)運用空域における永久風探査システムに依存するフィールド計測は実用的ではない。
2) 十分に高分解能で流体力学をシミュレートする物理モデルでは、計算的に計算不可能であり、
3)UAMの信頼性を規定する乱流の固有変動を決定論的に無視するデータ駆動モデリング手法。
したがって、マイクロウェザー風が小型で軽量のUAM航空機にもたらすユニークな運転安全リスクを軽減するために、予測能力の進歩が必要である。
この研究は、計算効率のよい風速をモデル化し、ランダムな変動を捉えることを目的としており、永久的なフィールド計測のキャンペーンよりも一時的なものしか必要としない。
テキスト・ツー・イメージ生成などの条件付き生成AIの最近のブレークスルーに触発され, 提案手法は, 局所気象予測と局所風速の測定値(拡散確率モデル, フローマッチング, ガウス混合モデル)の確率的マクロ・ツー・マイクロウェザーマッピングを学習する。
気象観測衛星Sonic Detection and Ranging(SoDAR)ウィンドプロファイラの局所的(ミクロ)測定データと,気象観測所付近の(マクロ)予測データから同時観測した。
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