論文の概要: Beyond Resolution: Multi - Scale Weather and Climate Data for Alpine Renewable Energy in the Digital Twin Era - First Evaluations and Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05584v1
• Date: Wed, 05 Nov 2025 09:45:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.472117
• Title: Beyond Resolution: Multi - Scale Weather and Climate Data for Alpine Renewable Energy in the Digital Twin Era - First Evaluations and Recommendations
• Title（参考訳）: デジタル双生児時代の多スケール気象・気候データ -初回評価と勧告-
• Authors: Irene Schicker, Marianne Bügelmayer-Blaschek, Annemarie Lexer, Katharina Baier, Kristofer Hasel, Paolo Gazzaneo,
• Abstract要約: オーストリアの水力発電は2025年初頭に雪の積もりが減ったために44%減った。 標準気象・気候データセットは、未発達の再生可能性を持つ山岳地域で体系的に失敗する。 本論では,アルプスのエネルギー・気候データギャップに対する新たな解決法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.061573828205377185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When Austrian hydropower production plummeted by 44% in early 2025 due to reduced snowpack, it exposed a critical vulnerability: standard meteorological and climatological datasets systematically fail in mountain regions that hold untapped renewable potential. This perspectives paper evaluates emerging solutions to the Alpine energy-climate data gap, analyzing datasets from global reanalyses (ERA5, 31 km) to kilometre-scale Digital Twins (Climate DT, Extremes DT, 4.4 km), regional reanalyses (ARA, 2.5 km), and next-generation AI weather prediction models (AIFS, 31 km). The multi-resolution assessment reveals that no single dataset excels universally: coarse reanalyses provide essential climatologies but miss valley-scale processes, while Digital Twins resolve Alpine dynamics yet remain computationally demanding. Effective energy planning therefore requires strategic dataset combinations validated against energy-relevant indices such as population-weighted extremes, wind-gust return periods, and Alpine-adjusted storm thresholds. A key frontier is sub-hourly (10-15 min) temporal resolution to match grid-operation needs. Six evidence-based recommendations outline pathways for bridging spatial and temporal scales. As renewable deployment expands globally into complex terrain, the Alpine region offers transferable perspectives for tackling identical forecasting and climate analysis challenges in mountainous regions worldwide.
• Abstract（参考訳）: オーストリアの水力発電が2025年初頭に雪解けのために44%急落したとき、それは重大な脆弱性を露呈した: 標準的な気象学的および気候学的データセットは、未解決の再生可能可能性を持つ山岳地帯で体系的に失敗する。 本稿では,アルプスのエネルギー・気候データギャップに対する新たな解決策として,グローバルリアナライズ (ERA5, 31 km) からキロスケールデジタルツインズ (クライメートDT, エクストリームズDT, 4.4 km) ,地域リアナライズ (ARA, 2.5 km) ,次世代AI天気予報モデル (AIFS, 31 km) のデータセットを分析した。 粗いリアナリシスは必須の気候学を提供するが、バレースケールのプロセスは見逃すが、Digital Twinsはアルプス力学を解き明かすが、計算的に要求される。 したがって、効率的なエネルギー計画には、人口重み付けの極端値、風ガスの帰還期間、アルプス調整の嵐閾値などのエネルギー関連指標に対する戦略的データセットの組み合わせが必要である。 鍵となるフロンティアは、グリッド操作のニーズに合った時限分解能(10～15分)である。 6つのエビデンスに基づくレコメンデーションは、空間的および時間的尺度をブリッジするための経路を概説する。 再生可能エネルギーの展開が世界中で複雑な地形に拡大するにつれて、アルパイン地域は世界中の山岳地域で同じ予測と気候分析の課題に取り組むための移動可能な視点を提供している。

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