論文の概要: Accurate typhoon intensity forecasts using a non-iterative spatiotemporal transformer model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21349v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 20:50:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 05:29:07.766256
• Title: Accurate typhoon intensity forecasts using a non-iterative spatiotemporal transformer model
• Title（参考訳）: 非定常時空間変圧器モデルによる台風の正確な震度予測
• Authors: Hongyu Qu, Hongxiong Xu, Lin Dong, Chunyi Xiang, Gaozhen Nie,
• Abstract要約: 熱帯サイクロン(TC)強度の正確な予測は、運用気象学の課題である。 機械学習の最近の進歩は、TC予測の顕著な進歩をもたらした。 本稿では,非定常5日間の強度軌跡を生成するトランスフォーマーに基づく予測モデルNetを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.468838035344738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate forecasting of tropical cyclone (TC) intensity - particularly during periods of rapid intensification and rapid weakening - remains a challenge for operational meteorology, with high-stakes implications for disaster preparedness and infrastructure resilience. Recent advances in machine learning have yielded notable progress in TC prediction; however, most existing systems provide forecasts that degrade rapidly in extreme regimes and lack long-range consistency. Here we introduce TIFNet, a transformer-based forecasting model that generates non-iterative, 5-day intensity trajectories by integrating high-resolution global forecasts with a historical-evolution fusion mechanism. Trained on reanalysis data and fine-tuned with operational data, TIFNet consistently outperforms operational numerical models across all forecast horizons, delivering robust improvements across weak, strong, and super typhoon categories. In rapid intensity change regimes - long regarded as the most difficult to forecast - TIFNet reduces forecast error by 29-43% relative to current operational baselines. These results represent a substantial advance in artificial-intelligence-based TC intensity forecasting, especially under extreme conditions where traditional models consistently underperform.
• Abstract（参考訳）: 熱帯性サイクロン(TC)の強度の正確な予測は、特に急激な強化と急速な弱体化の期間において、災害対策やインフラのレジリエンスに高い意味を持ちながら、運用気象学の課題として残されている。 最近の機械学習の進歩は、TC予測において顕著な進歩をもたらしたが、既存のシステムの多くは、極端な状況下で急速に低下し、長距離の一貫性が欠如している予測を提供する。 本稿では,TIFNetについて紹介する。TIFNetは,高分解能なグローバル予測を歴史的進化融合機構と統合することにより,非定常5日間の強度軌道を生成するトランスフォーマーベースの予測モデルである。 TIFNetは、リアナリシスデータに基づいて、運用データで微調整され、常に全ての予測地平線における運用数値モデルより優れ、弱い、強い、そして超台風のカテゴリにわたって堅牢な改善を提供する。 TIFNetは、これまでで最も予測が難しいと考えられてきた急激な変化体制において、現在の運用ベースラインと比較して、予測エラーを29～43%削減する。 これらの結果は、特に従来のモデルが常に性能が劣っている極端な条件下で、人工知能に基づくTC強度予測の大幅な進歩を示している。

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