論文の概要: High Temporal Resolution Rainfall Runoff Modelling Using Long-Short-Term-Memory (LSTM) Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02568v2
• Date: Fri, 12 Jun 2020 01:21:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 04:19:09.302291
• Title: High Temporal Resolution Rainfall Runoff Modelling Using Long-Short-Term-Memory (LSTM) Networks
• Title（参考訳）: 長期記憶(LSTM)ネットワークを用いた高時間分解能降雨流出モデル
• Authors: Wei Li (1), Amin Kiaghadi (1), Clint N. Dawson (1) ((1) Oden Institute for Computational Engineering and Sciences, The University of Texas at Austin, Austin, TX)
• Abstract要約: このモデルは、大洪水で知られたテキサス州ヒューストンの流域で試験された。 LSTMネットワークは、ネットワークの入力と出力の間の長期的依存関係を学習する能力により、RRを高解像度でモデル化することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03694429692322631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and efficient models for rainfall runoff (RR) simulations are crucial for flood risk management. Most rainfall models in use today are process-driven; i.e. they solve either simplified empirical formulas or some variation of the St. Venant (shallow water) equations. With the development of machine-learning techniques, we may now be able to emulate rainfall models using, for example, neural networks. In this study, a data-driven RR model using a sequence-to-sequence Long-short-Term-Memory (LSTM) network was constructed. The model was tested for a watershed in Houston, TX, known for severe flood events. The LSTM network's capability in learning long-term dependencies between the input and output of the network allowed modeling RR with high resolution in time (15 minutes). Using 10-years precipitation from 153 rainfall gages and river channel discharge data (more than 5.3 million data points), and by designing several numerical tests the developed model performance in predicting river discharge was tested. The model results were also compared with the output of a process-driven model Gridded Surface Subsurface Hydrologic Analysis (GSSHA). Moreover, physical consistency of the LSTM model was explored. The model results showed that the LSTM model was able to efficiently predict discharge and achieve good model performance. When compared to GSSHA, the data-driven model was more efficient and robust in terms of prediction and calibration. Interestingly, the performance of the LSTM model improved (test Nash-Sutcliffe model efficiency from 0.666 to 0.942) when a selected subset of rainfall gages based on the model performance, were used as input instead of all rainfall gages.
• Abstract（参考訳）: 降雨流出シミュレーション(rr)の正確かつ効率的なモデルが洪水リスク管理に不可欠である。 今日使われている降雨モデルのほとんどはプロセス駆動であり、単純な経験式か、セントヴェナント方程式のいくつかの変種を解く。 機械学習技術の開発により、例えばニューラルネットワークを使って降雨モデルをエミュレートできるようになったかもしれない。 本研究では,LSTM(Sequence-to-Sequence Long-Short-Term-Memory)ネットワークを用いたデータ駆動RRモデルを構築した。 このモデルは、激しい洪水で知られているテキサス州ヒューストンの流域で試験された。 LSTMネットワークは、ネットワークの入力と出力の間の長期的な依存関係を学習する能力により、高解像度のRRを15分でモデル化することができた。 降雨量153から10年間の降水量と河川流出データ(530万以上のデータポイント)を用いて,数回の数値実験を設計し,河川流出予測モデルの性能を検証した。 また, モデル結果とプロセス駆動型地表面水文解析(gssha)結果との比較を行った。 さらにLSTMモデルの物理的整合性を検討した。 その結果,LSTMモデルでは効率よく放電を予測でき,良好なモデル性能が得られた。 GSSHAと比較して、データ駆動モデルは予測と校正の観点からより効率的で堅牢である。 LSTMモデルの性能は, モデル性能に基づいて選択された降雨ゲージのサブセットが, 全ての降雨ゲージの代わりに入力として使用される場合に向上した(Nash-Sutcliffeモデル効率は0.666から0.942)。

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