Fugu-MT 論文翻訳(概要): Communications to Circulations: 3D Wind Field Retrieval and Real-Time Prediction Using 5G GNSS Signals and Deep Learning

論文の概要: Communications to Circulations: 3D Wind Field Retrieval and Real-Time Prediction Using 5G GNSS Signals and Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16068v1
Date: Fri, 19 Sep 2025 15:17:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-22 18:18:11.221195
Title: Communications to Circulations: 3D Wind Field Retrieval and Real-Time Prediction Using 5G GNSS Signals and Deep Learning
Title（参考訳）: 循環への通信:5G GNSS信号とディープラーニングを用いた3次元風場検索とリアルタイム予測
Authors: Yuchen Ye, Hong Liang, Chaoxia Yuan, Mingyu Li, Aoqi Zhou, Chunqing Shang, Hua Cai, Peixi Liu, Kezuan Wang, Yifeng Zheng,
Abstract要約: 本稿では,5つのGNSS(Global Navigation Satellite System)信号から3D(3D)大気風場を抽出・予測する信号強度の変動を利用した,新しいディープラーニングフレームワークを提案する。予報結果から,風速の短期風速予測(最大30分リードタイム)と高分解能NWP出力に匹敵するスキルスコアの双方において有望な精度を示す。この学際的アプローチは、先進的な環境モニタリングとリアルタイムの大気応用のために、非伝統的なデータソースとディープラーニングを活用できる変革の可能性を浮き彫りにしている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.690137727768915
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurate atmospheric wind field information is crucial for various applications, including weather forecasting, aviation safety, and disaster risk reduction. However, obtaining high spatiotemporal resolution wind data remains challenging due to limitations in traditional in-situ observations and remote sensing techniques, as well as the computational expense and biases of numerical weather prediction (NWP) models. This paper introduces G-WindCast, a novel deep learning framework that leverages signal strength variations from 5G Global Navigation Satellite System (GNSS) signals to retrieve and forecast three-dimensional (3D) atmospheric wind fields. The framework utilizes Forward Neural Networks (FNN) and Transformer networks to capture complex, nonlinear, and spatiotemporal relationships between GNSS-derived features and wind dynamics. Our preliminary results demonstrate promising accuracy in both wind retrieval and short-term wind forecasting (up to 30 minutes lead time), with skill scores comparable to high-resolution NWP outputs in certain scenarios. The model exhibits robustness across different forecast horizons and pressure levels, and its predictions for wind speed and direction show superior agreement with observations compared to concurrent ERA5 reanalysis data. Furthermore, we show that the system can maintain excellent performance for localized forecasting even with a significantly reduced number of GNSS stations (e.g., around 100), highlighting its cost-effectiveness and scalability. This interdisciplinary approach underscores the transformative potential of exploiting non-traditional data sources and deep learning for advanced environmental monitoring and real-time atmospheric applications.
Abstract（参考訳）: 気象予報や航空安全,災害リスク低減など,さまざまな用途において,正確な風況情報が不可欠である。しかし,従来の観測技術やリモートセンシング技術,数値天気予報(NWP)モデルの計算コストやバイアスの制限により,高時空間分解能風速データを取得することは依然として困難である。本稿では,G-WindCastについて紹介する。G-WindCastは5G Global Navigation Satellite System (GNSS)信号からの信号強度の変動を利用して,3次元の大気風場を検索し,予測する新しいディープラーニングフレームワークである。このフレームワークは、フォワードニューラルネットワーク(FNN)とトランスフォーマーネットワークを使用して、GNSSから派生した特徴と風力力学の間の複雑な、非線形、時空間的関係をキャプチャする。予報結果から,風速予測と風速予測の双方において有望な精度(最大30分間のリードタイム)が示され,特定のシナリオにおける高分解能NWP出力に匹敵する技術スコアが得られた。風速, 風向の予測は, 同時にERA5の再解析データと比較した場合, 観測結果とよく一致している。さらに, GNSS ステーション(例えば 100 台前後)が大幅に減少しても, 局所予測の性能は良好であり, コスト効率と拡張性を強調した。この学際的アプローチは、先進的な環境モニタリングとリアルタイムの大気応用のために、非伝統的なデータソースとディープラーニングを活用できる変革の可能性を浮き彫りにしている。

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