論文の概要: Hierarchical AI-Meteorologist: LLM-Agent System for Multi-Scale and Explainable Weather Forecast Reporting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.23387v1
• Date: Fri, 28 Nov 2025 17:27:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.999934
• Title: Hierarchical AI-Meteorologist: LLM-Agent System for Multi-Scale and Explainable Weather Forecast Reporting
• Title（参考訳）: 階層型AI-気象学者:マルチスケールおよび説明可能な気象予報のためのLLM-Agentシステム
• Authors: Daniil Sukhorukov, Andrei Zakharov, Nikita Glazkov, Katsiaryna Yanchanka, Vladimir Kirilin, Maxim Dubovitsky, Roman Sultimov, Yuri Maksimov, Ilya Makarov,
• Abstract要約: 階層型AI-気象学者は、階層型予測推論と天気キーワード生成を用いて説明可能な天気予報を生成する。 本フレームワークは,時間,6時間,日毎の多段階的推論を行い,短期的動態と長期的傾向の両方を捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0354231393746685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the Hierarchical AI-Meteorologist, an LLM-agent system that generates explainable weather reports using a hierarchical forecast reasoning and weather keyword generation. Unlike standard approaches that treat forecasts as flat time series, our framework performs multi-scale reasoning across hourly, 6-hour, and daily aggregations to capture both short-term dynamics and long-term trends. Its core reasoning agent converts structured meteorological inputs into coherent narratives while simultaneously extracting a few keywords effectively summarizing the dominant meteorological events. These keywords serve as semantic anchors for validating consistency, temporal coherence and factual alignment of the generated reports. Using OpenWeather and Meteostat data, we demonstrate that hierarchical context and keyword-based validation substantially improve interpretability and robustness of LLM-generated weather narratives, offering a reproducible framework for semantic evaluation of automated meteorological reporting and advancing agent-based scientific reasoning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,階層的予測推論と天気キーワード生成を用いて,説明可能な天気予報を生成するLLMエージェントシステムである階層型AI-Meteorologistを提案する。 予測を平らな時系列として扱う標準的なアプローチとは異なり、我々のフレームワークは、短期的ダイナミクスと長期的トレンドの両方を捉えるために、時間、時間、6時間、日毎の集約にまたがるマルチスケール推論を実行する。 その中心となる推論エージェントは、構造化された気象入力を一貫性のある物語に変換し、同時に支配的な気象事象を効果的に要約するいくつかのキーワードを抽出する。 これらのキーワードは、生成されたレポートの一貫性、時間的コヒーレンス、事実的アライメントを検証するためのセマンティックアンカーとして機能する。 OpenWeather と Meteostat のデータを用いて,LLM 生成した気象物語の解釈可能性と堅牢性を大幅に向上し,自動気象報告のセマンティック評価のための再現可能なフレームワークとエージェントベースの科学的推論の進歩を実証した。

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