論文の概要: Real-Time Climate Risk Assessment for Supply Chain Resilience: A Data-Driven Nowcasting Framework for Colombian Agriculture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.09846v1
• Date: Mon, 10 Aug 2026 17:05:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-11 19:16:37.391645
• Title: Real-Time Climate Risk Assessment for Supply Chain Resilience: A Data-Driven Nowcasting Framework for Colombian Agriculture
• Title（参考訳）: サプライチェーンレジリエンスのためのリアルタイム気候リスク評価:コロンビア農業のためのデータ駆動型ノウキャスティングフレームワーク
• Abstract要約: 本稿では,コロンビアの農業環境におけるサプライチェーンのレジリエンスを高めるために,データ駆動型流し込み技術を用いたリアルタイム気候リスク評価のための方法論的枠組みを提案する。 人工的および歴史的データ実験の結果、短期降水量計は農業サプライチェーンの行動可能なリスク指標に変換可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a methodological framework for real-time climate risk assessment using data-driven nowcasting techniques to enhance supply chain resilience in Colombian agricultural contexts. Climate variability in Colombia, characterized by irregular rainfall, temperature fluctuations, and recurrent extreme events, has a direct impact on agricultural production and logistics, particularly for time sensitive crops. The proposed approach integrates short term climate forecasting based on historical meteorological observations with supply chain risk modeling to establish a conceptual early warning system architecture. A prototype implementation developed in a controlled computational environment demonstrates the feasibility of the framework using historical meteorological and agricultural time series derived from official statistics and reanalysis products, without reliance on satellite imagery or computer vision components. The methodology addresses the integration of climate nowcasting with supply chain decision making through explicit risk mapping, threshold-based categorization, and stakeholder-oriented risk signals. Results from synthetic and historical data experiments indicate that short term precipitation nowcasts can be translated into actionable risk indicators for agricultural supply chains, supporting anticipatory decisions related to inventory, sourcing, and transport.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コロンビアの農業環境におけるサプライチェーンのレジリエンスを高めるために,データ駆動型流し込み技術を用いたリアルタイム気候リスク評価のための方法論的枠組みを提案する。 コロンビアの気候変動は、不規則な降雨、気温変動、そして繰り返される極端な出来事によって特徴づけられ、農業生産と物流、特に時間に敏感な作物に直接的な影響を及ぼす。 提案手法は,歴史的気象観測に基づく短期的な気象予報とサプライチェーンリスクモデリングを統合し,概念的早期警戒システムの構築を目的とする。 制御された計算環境下で開発されたプロトタイプ実装は、衛星画像やコンピュータビジョンコンポーネントに依存することなく、公式統計および再分析製品から得られた歴史的気象・農業時系列を用いて、フレームワークの実現可能性を示す。 この方法論は、明示的なリスクマッピング、しきい値に基づく分類、利害関係者指向のリスクシグナルを通じて、サプライチェーンの決定を伴う気候の今流の統合に対処する。 総合的および歴史的データ実験の結果、短期降水量計は農業サプライチェーンの行動可能なリスク指標に変換され、在庫、ソーシング、輸送に関する予測決定を支援することが示唆された。

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