論文の概要: Integrating Meteorological and Operational Data: A Novel Approach to Understanding Railway Delays in Finland

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16592v1
• Date: Fri, 23 Jan 2026 09:50:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-26 14:27:27.6234
• Title: Integrating Meteorological and Operational Data: A Novel Approach to Understanding Railway Delays in Finland
• Title（参考訳）: 気象・運行データの統合:フィンランドにおける鉄道遅延の理解への新たなアプローチ
• Authors: Vinicius Pozzobon Borin, Jean Michel de Souza Sant'Ana, Usama Raheel, Nurul Huda Mahmood,
• Abstract要約: 本研究では,フィンランドの鉄道事業と気象観測を組み合わせた最初の公開データセットを提案する。 このデータセットは、フィンランドの5,915キロメートルの鉄道網から約3850万の観測をカバーしている。 冬の月は25%以上の遅延率を示す。 このデータセットは、列車遅延予測、気象影響評価、インフラストラクチャの脆弱性マッピングなど、さまざまなアプリケーションを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2690826384157186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Train delays result from complex interactions between operational, technical, and environmental factors. While weather impacts railway reliability, particularly in Nordic regions, existing datasets rarely integrate meteorological information with operational train data. This study presents the first publicly available dataset combining Finnish railway operations with synchronized meteorological observations from 2018-2024. The dataset integrates operational metrics from Finland Digitraffic Railway Traffic Service with weather measurements from 209 environmental monitoring stations, using spatial-temporal alignment via Haversine distance. It encompasses 28 engineered features across operational variables and meteorological measurements, covering approximately 38.5 million observations from Finland's 5,915-kilometer rail network. Preprocessing includes strategic missing data handling through spatial fallback algorithms, cyclical encoding of temporal features, and robust scaling of weather data to address sensor outliers. Analysis reveals distinct seasonal patterns, with winter months exhibiting delay rates exceeding 25\% and geographic clustering of high-delay corridors in central and northern Finland. Furthermore, the work demonstrates applications of the data set in analysing the reliability of railway traffic in Finland. A baseline experiment using XGBoost regression achieved a Mean Absolute Error of 2.73 minutes for predicting station-specific delays, demonstrating the dataset's utility for machine learning applications. The dataset enables diverse applications, including train delay prediction, weather impact assessment, and infrastructure vulnerability mapping, providing researchers with a flexible resource for machine learning applications in railway operations research.
• Abstract（参考訳）: 列車の遅延は、運用、技術、環境要因の間の複雑な相互作用によって生じる。 気象は鉄道、特に北欧地域では信頼性に影響を与えるが、既存のデータセットは気象情報と運用列車のデータを統合することは滅多にない。 本研究は, フィンランドの鉄道事業と2018-2024年の気象観測を併用した初めての公開データセットである。 このデータセットはフィンランドのDigitraffic Railway Traffic Serviceの運用メトリクスと、ハヴェルシン距離による空間的時間的アライメントを使用して、209の環境監視ステーションからの気象測定を統合している。 フィンランドの5,915キロメートルの鉄道網から約3850万の観測をカバーしている。 前処理には、空間的フォールバックアルゴリズムによる戦略的欠落データ処理、時間的特徴の周期的符号化、センサの外れに対処する天候データの堅牢なスケーリングが含まれる。 冬の月は25 %を超える遅延率を示し、フィンランド中部と北部の高遅延回廊は地理的にクラスター化されている。 さらに、フィンランドにおける鉄道交通の信頼性を解析するためのデータセットの適用例を示した。 XGBoost回帰を用いたベースライン実験では、ステーション固有の遅延を予測する平均絶対誤差が2.73分に達した。 このデータセットは、列車の遅延予測、気象影響評価、インフラストラクチャの脆弱性マッピングなどの多様なアプリケーションを可能にし、鉄道運行研究における機械学習アプリケーションのための柔軟なリソースを研究者に提供する。

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