論文の概要: Urban Spatio-Temporal Foundation Models for Climate-Resilient Housing: Scaling Diffusion Transformers for Disaster Risk Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06129v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 19:01:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.065513
• Title: Urban Spatio-Temporal Foundation Models for Climate-Resilient Housing: Scaling Diffusion Transformers for Disaster Risk Prediction
• Title（参考訳）: 耐気候性住宅のための都市空間・時空間基礎モデル:災害リスク予測のための拡散変圧器のスケーリング
• Authors: Olaf Yunus Laitinen Imanov, Derya Umut Kulali, Taner Yilmaz,
• Abstract要約: 本稿では,異種条件の都市データを統合した拡散変圧器フレームワークであるSkjold-DiTについて述べる。 具体的には、Skjold-DiTは、不確実性を認識したアクセシビリティレイヤを生成することによって、ハザード対応のルーティング制約を可能にする。 実験は、予測品質、都市横断性、キャリブレーション、下流輸送関連の結果を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Climate hazards increasingly disrupt urban transportation and emergency-response operations by damaging housing stock, degrading infrastructure, and reducing network accessibility. This paper presents Skjold-DiT, a diffusion-transformer framework that integrates heterogeneous spatio-temporal urban data to forecast building-level climate-risk indicators while explicitly incorporating transportation-network structure and accessibility signals relevant to intelligent vehicles (e.g., emergency reachability and evacuation-route constraints). Concretely, Skjold-DiT enables hazard-conditioned routing constraints by producing calibrated, uncertainty-aware accessibility layers (reachability, travel-time inflation, and route redundancy) that can be consumed by intelligent-vehicle routing and emergency dispatch systems. Skjold-DiT combines: (1) Fjell-Prompt, a prompt-based conditioning interface designed to support cross-city transfer; (2) Norrland-Fusion, a cross-modal attention mechanism unifying hazard maps/imagery, building attributes, demographics, and transportation infrastructure into a shared latent representation; and (3) Valkyrie-Forecast, a counterfactual simulator for generating probabilistic risk trajectories under intervention prompts. We introduce the Baltic-Caspian Urban Resilience (BCUR) dataset with 847,392 building-level observations across six cities, including multi-hazard annotations (e.g., flood and heat indicators) and transportation accessibility features. Experiments evaluate prediction quality, cross-city generalization, calibration, and downstream transportation-relevant outcomes, including reachability and hazard-conditioned travel times under counterfactual interventions.
• Abstract（参考訳）: 気候の危険は、住宅株の損傷、インフラの劣化、ネットワークのアクセス性低下などにより、都市交通と緊急対応の業務を妨害する傾向にある。 本稿では,異種時空間データを統合した拡散変圧器フレームワークであるSkjold-DiTについて,交通ネットワーク構造とアクセシビリティ信号(緊急到達性,避難経路制約など)を明示的に取り入れた上で,ビルレベルの気候リスク指標を予測する。 具体的には、Skjold-DiTは、インテリジェント車両ルーティングと緊急派遣システムによって消費される、キャリブレーションされた、不確実性を認識したアクセシビリティ層(到達性、走行時間インフレーション、経路冗長性)を生成することで、危険条件付きルーティングの制約を可能にする。 Skjold-DiTは,(1)都市間移動を支援するプロンプトベースのコンディショニングインターフェースであるFjell-Prompt,(2)ハザードマップ/イメージ,構築属性,人口統計,交通インフラを共有潜在表現に統一するクロスモーダルアテンション機構であるNorland-Fusion,(3)介入プロンプト下で確率論的リスクトラジェクトリを生成するための反ファクトリであるValkyrie-Forecastとを組み合わせる。 バルト・カスピの都市レジリエンス(BCUR)データセットについて,マルチハザードアノテーション(例:洪水・熱指標)や交通アクセス性などを含む6都市で847,392件のビルレベルの観測を行った。 実験は、予測品質、都市間一般化、キャリブレーション、下流交通関連の結果を評価する。

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