CyPortQA: Benchmarking Multimodal Large Language Models for Cyclone Preparedness in Port Operation

📄 arXiv: 2508.15846v2 📥 PDF

作者: Chenchen Kuai, Chenhao Wu, Yang Zhou, Xiubin Bruce Wang, Tianbao Yang, Zhengzhong Tu, Zihao Li, Yunlong Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-19 (更新: 2025-11-13)

备注: 9 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出CyPortQA以解决港口飓风应对中的多模态数据整合问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 飓风应对 港口运营 数据整合 决策支持 基准测试 气象预报

📋 核心要点

  1. 现有方法在飓风应对中缺乏有效整合多模态数据的能力，导致决策支持不足。
  2. 论文提出CyPortQA基准，通过汇集多源数据和自动化生成问答对，提升港口飓风应对的准确性和可靠性。
  3. 实验结果显示，尽管MLLMs在情境理解上表现良好，但在推理任务中仍需改进，特别是在潜在影响评估和决策推理方面。

📝 摘要（中文）

随着热带气旋的增强和轨迹预测的不确定性增加，美国港口在极端天气条件下面临更高的供应链风险。港口运营商需要迅速整合多种气象预报产品，如概率风图、轨迹锥和官方建议，提供清晰的可操作指导。多模态大语言模型（MLLMs）为整合这些异构数据源及更广泛的上下文知识提供了强有力的手段，但在港口飓风应对的特定背景下，其准确性和可靠性尚未得到严格评估。为填补这一空白，我们提出了CyPortQA，这是第一个针对飓风威胁下港口运营的多模态基准。CyPortQA汇集了2015年至2023年间2917个真实的干扰场景，涵盖145个美国主要港口和90个命名风暴。每个场景融合了多源数据，并通过自动化管道扩展为117178个结构化问答对。我们在多种MLLMs上进行了广泛实验，结果表明MLLMs在情境理解方面具有巨大潜力，但在推理任务上仍面临重大挑战。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是如何有效整合多模态气象数据，以支持港口在飓风来临时的应对决策。现有方法在数据整合和推理能力上存在不足，导致决策支持不够及时和准确。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对港口飓风应对的多模态基准CyPortQA，通过整合多源数据和自动生成问答对，提升模型的决策支持能力。这样的设计旨在为港口运营商提供更清晰的指导。

技术框架：整体架构包括数据收集、场景构建、问答对生成和模型评估四个主要模块。首先，收集多种气象数据和港口运营记录；其次，构建真实的干扰场景；然后，通过自动化管道生成结构化的问答对；最后，评估不同MLLMs在这些场景下的表现。

关键创新：最重要的技术创新点在于首次提出了针对港口飓风应对的多模态基准CyPortQA，填补了这一领域的研究空白。与现有方法相比，CyPortQA能够更全面地评估模型在复杂情境下的表现。

关键设计：在关键设计上，论文采用了多源数据融合技术，确保数据的多样性和准确性。同时，问答对的生成采用了自动化流程，确保了数据处理的高效性和一致性。

📊 实验亮点

实验结果表明，MLLMs在情境理解方面表现出色，但在推理任务上仍存在挑战。具体而言，模型在潜在影响评估和决策推理任务中的表现尚未达到预期，显示出需要进一步优化的空间。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括港口运营管理、气象预警系统和应急响应决策支持。通过提升多模态数据的整合能力，CyPortQA能够帮助港口运营商在极端天气条件下做出更快速和有效的决策，从而降低供应链风险，保障港口安全。未来，该方法也可扩展到其他领域的多模态数据处理与决策支持中。

📄 摘要（原文）

As tropical cyclones intensify and track forecasts become increasingly uncertain, U.S. ports face heightened supply-chain risk under extreme weather conditions. Port operators need to rapidly synthesize diverse multimodal forecast products, such as probabilistic wind maps, track cones, and official advisories, into clear, actionable guidance as cyclones approach. Multimodal large language models (MLLMs) offer a powerful means to integrate these heterogeneous data sources alongside broader contextual knowledge, yet their accuracy and reliability in the specific context of port cyclone preparedness have not been rigorously evaluated. To fill this gap, we introduce CyPortQA, the first multimodal benchmark tailored to port operations under cyclone threat. CyPortQA assembles 2,917 realworld disruption scenarios from 2015 through 2023, spanning 145 U.S. principal ports and 90 named storms. Each scenario fuses multisource data (i.e., tropical cyclone products, port operational impact records, and port condition bulletins) and is expanded through an automated pipeline into 117,178 structured question answer pairs. Using this benchmark, we conduct extensive experiments on diverse MLLMs, including both open-source and proprietary model. MLLMs demonstrate great potential in situation understanding but still face considerable challenges in reasoning tasks, including potential impact estimation and decision reasoning.