論文の概要: A Diffusion-Contrastive Graph Neural Network with Virtual Nodes for Wind Nowcasting in Unobserved Regions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10328v1
• Date: Sat, 11 Apr 2026 19:25:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:15.957041
• Title: A Diffusion-Contrastive Graph Neural Network with Virtual Nodes for Wind Nowcasting in Unobserved Regions
• Title（参考訳）: 仮想ノードを用いた拡散コントラストグラフニューラルネットワークによる未観測領域の風速予測
• Authors: Jie Shi, Siamak Mehrkanoon,
• Abstract要約: 本稿では,非観測領域に検索機能を拡張したディープグラフの自己教師型フレームワークを提案する。 このアプローチでは、拡散的でコントラッシブなグラフニューラルネットワークに"仮想ノード"を導入しています。 本研究では, 風速, ガスト, 方向の流速平均絶対誤差 (MAE) を, 回帰法と比較して30%～46%以上低減することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.777432359478496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate weather nowcasting remains one of the central challenges in atmospheric science, with critical implications for climate resilience, energy security, and disaster preparedness. Since it is not feasible to deploy observation stations everywhere, some regions lack dense observational networks, resulting in unreliable short-term wind predictions across those unobserved areas. Here we present a deep graph self-supervised framework that extends nowcasting capability into such unobserved regions without requiring new sensors. Our approach introduces "virtual nodes" into a diffusion and contrastive-based graph neural network, enabling the model to learn wind condition (i.e., speed, direction and gusts) in places with no direct measurements. Using high-temporal resolution weather station data across the Netherlands, we demonstrate that this approach reduces nowcast mean absolute error (MAE) of wind speed, gusts, and direction in unobserved regions by more than 30% - 46% compared with interpolation and regression methods. By enabling localized nowcasts where no measurements exist, this method opens new pathways for renewable energy integration, agricultural planning, and early-warning systems in data-sparse regions.
• Abstract（参考訳）: 正確な気象予報は大気科学における重要な課題の1つであり、気候の弾力性、エネルギーの安全性、災害に備えることに重要な意味を持つ。 至る所で観測ステーションを配備することは不可能であるため、密集した観測ネットワークが欠如している地域もあるため、観測されていない地域での短期的な風速予測は信頼性に欠ける。 ここでは,新しいセンサを必要とせず,現在観測されている領域に拡張するディープグラフの自己教師型フレームワークを提案する。 提案手法では「仮想ノード」を拡散・コントラストベースのグラフニューラルネットワークに導入し,直接測定を行わない場所で風況(速度,方向,ガス)を学習する。 オランダ全土の高時間分解能気象観測所データを用いて, 風速, ガスト, 方向の流速平均絶対誤差(MAE)を補間法や回帰法と比較して30%～46%以上低減することを示した。 本手法は, 未測定領域における再生可能エネルギー統合, 農業計画, 早期警戒システムのための新しい経路を開放する。

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