論文の概要: Robustness Test for AI Forecasting of Hurricane Florence Using FourCastNetv2 and Random Perturbations of the Initial Condition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05323v1
• Date: Thu, 04 Dec 2025 23:47:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.844749
• Title: Robustness Test for AI Forecasting of Hurricane Florence Using FourCastNetv2 and Random Perturbations of the Initial Condition
• Title（参考訳）: FourCastNetv2によるハリケーンのAI予測のロバストネステストと初期条件のランダム摂動
• Authors: Adam Lizerbram, Shane Stevenson, Iman Khadir, Matthew Tu, Samuel S. P. Shen,
• Abstract要約: NVIDIAs FourCastNetv2 (FCNv2) による人工知能(AI)天気予報モデルの感度とロバスト性を検証した。 その結果, FCNv2は低から中程度のノイズ注入下で, ハリケーンの特徴を正確に保存できることが示唆された。 私たちのアプローチはシンプルで、他のデータ駆動型AI天気予報モデルにポータブルです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the robustness of a weather forecasting model with respect to input noise or different uncertainties is important in assessing its output reliability, particularly for extreme weather events like hurricanes. In this paper, we test sensitivity and robustness of an artificial intelligence (AI) weather forecasting model: NVIDIAs FourCastNetv2 (FCNv2). We conduct two experiments designed to assess model output under different levels of injected noise in the models initial condition. First, we perturb the initial condition of Hurricane Florence from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Reanalysis v5 (ERA5) dataset (September 13-16, 2018) with varying amounts of Gaussian noise and examine the impact on predicted trajectories and forecasted storm intensity. Second, we start FCNv2 with fully random initial conditions and observe how the model responds to nonsensical inputs. Our results indicate that FCNv2 accurately preserves hurricane features under low to moderate noise injection. Even under high levels of noise, the model maintains the general storm trajectory and structure, although positional accuracy begins to degrade. FCNv2 consistently underestimates storm intensity and persistence across all levels of injected noise. With full random initial conditions, the model generates smooth and cohesive forecasts after a few timesteps, implying the models tendency towards stable, smoothed outputs. Our approach is simple and portable to other data-driven AI weather forecasting models.
• Abstract（参考訳）: 入力ノイズや異なる不確実性に関する天気予報モデルのロバスト性を理解することは、特にハリケーンのような極端な気象イベントにおいて、その出力信頼性を評価する上で重要である。 本稿では,人工知能(AI)天気予報モデルであるNVIDIAs FourCastNetv2(FCNv2)の感度とロバスト性を検証した。 モデル初期条件における異なるレベルの入射雑音下でのモデル出力を評価するための2つの実験を行った。 まず,欧州中レージ気象予報センター (ECMWF) におけるハリケーン・フローレンスの初期状態 (2018年9月13～16日) をガウスノイズの量で解析し, 予測軌道および予測嵐強度への影響を調べた。 第2に、完全にランダムな初期条件でFCNv2を開始し、モデルが非感覚的な入力にどう反応するかを観察する。 その結果, FCNv2は低から中程度のノイズ注入下で, ハリケーンの特徴を正確に保存できることが示唆された。 高レベルのノイズの下でも、モデルは一般的な嵐の軌跡と構造を維持するが、位置精度は低下し始める。 FCNv2は、あらゆるレベルのノイズの嵐の強度と持続性を常に過小評価する。 完全なランダムな初期条件で、モデルは数ステップの後に滑らかで凝集的な予測を生成し、安定で滑らかな出力の傾向を示唆する。 私たちのアプローチはシンプルで、他のデータ駆動型AI天気予報モデルにポータブルです。

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