論文の概要: From AI Weather Prediction to Infrastructure Resilience: A Correction-Downscaling Framework for Tropical Cyclone Impacts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12828v1
- Date: Fri, 13 Mar 2026 09:31:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-16 17:38:12.026173
- Title: From AI Weather Prediction to Infrastructure Resilience: A Correction-Downscaling Framework for Tropical Cyclone Impacts
- Title（参考訳）: AI天気予報からインフラストラクチャレジリエンスへ - 熱帯サイクロンの影響を補正するフレームワーク
- Abstract要約: 我々はAIベースのCorrection-Downscaling Framework(ACDF)を紹介する。
ACDFは、粗いAI天気予報を500mの非バイアス風場と送信塔/線路故障確率に変換する。
中国・江江省で11日、台風11号の観測実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.900479247177999
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper addresses a missing capability in infrastructure resilience: turning fast, global AI weather forecasts into asset-scale, actionable risk. We introduce the AI-based Correction-Downscaling Framework (ACDF), which transforms coarse AI weather prediction (AIWP) into 500-m, unbiased wind fields and transmission tower/line failure probabilities for tropical cyclones. ACDF separates storm-scale bias correction from terrain-aware downscaling, preventing error propagation while restoring sub-kilometer variability that governs structural loading. Tested on 11 typhoons affecting Zhejiang, China under leave-one-storm-out evaluation, ACDF reduces station-scale wind-speed MAE by 38.8% versus Pangu-Weather, matches observation-assimilated mesoscale analyses, yet runs in 25 s per 12-h cycle on a single GPU. In the Typhoon Hagupit case, ACDF reproduced observed high-wind tails, isolated a coastal high-risk corridor, and flagged the line that failed, demonstrating actionable guidance at tower and line scales. ACDF provides an end-to-end pathway from AI global forecasts to operational, impact-based early warning for critical infrastructure.
- Abstract（参考訳）: 高速でグローバルなAI天気予報をアセットスケールで行動可能なリスクに変える。
我々は,AIベースのCorrection-Downscaling Framework (ACDF)を導入し,粗いAI天気予報(AIWP)を500mの非バイアス風場と熱帯サイクロンの送電塔・線路故障確率に変換する。
ACDFは、地形を意識したダウンスケーリングから嵐スケールバイアス補正を分離し、構造的負荷を管理するサブキロメートル変動を回復しながらエラーの伝播を防止している。
ACDFは、中国江江省の11の台風で1回のストーミングアウトの評価を受け、パング・ウィーザーに対し、ステーションスケールの風速MAEを38.8%削減し、観測アシミュレートされたメソスケール分析に適合するが、1つのGPU上では12時間サイクルあたり25秒で実行される。
台風ハグピット事件では、ACDFは観測された高風の尾を再現し、沿岸の高リスク回廊を孤立させ、失敗するラインにフラグを立て、塔や線規模での実用的なガイダンスを示した。
ACDFは、AIグローバルな予測から、クリティカルインフラストラクチャに対する運用上の影響ベースの早期警告へのエンドツーエンドのパスを提供する。
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