論文の概要: A Data Scientist's Guide to Streamflow Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12975v1
• Date: Fri, 5 Jun 2020 08:04:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 03:45:20.602927
• Title: A Data Scientist's Guide to Streamflow Prediction
• Title（参考訳）: データサイエンティストのストリームフロー予測ガイド
• Authors: Martin Gauch and Jimmy Lin
• Abstract要約: 我々は,水文降雨要素と流出モデルに着目し,洪水の予測と流れの予測に応用する。 このガイドは、データサイエンティストが問題や水文学的な概念、そしてその過程で現れる詳細を理解するのを助けることを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.22219308265945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the paradigms of data-driven science have become essential components of physical sciences, particularly in geophysical disciplines such as climatology. The field of hydrology is one of these disciplines where machine learning and data-driven models have attracted significant attention. This offers significant potential for data scientists' contributions to hydrologic research. As in every interdisciplinary research effort, an initial mutual understanding of the domain is key to successful work later on. In this work, we focus on the element of hydrologic rainfall--runoff models and their application to forecast floods and predict streamflow, the volume of water flowing in a river. This guide aims to help interested data scientists gain an understanding of the problem, the hydrologic concepts involved, and the details that come up along the way. We have captured lessons that we have learned while "coming up to speed" on streamflow prediction and hope that our experiences will be useful to the community.
• Abstract（参考訳）: 近年、データ駆動科学のパラダイムは物理科学、特に気候学のような物理分野において重要な要素となっている。 水文学の分野は、機械学習とデータ駆動モデルが注目を浴びている分野の一つである。 これはデータ科学者による水文学研究への貢献に大きな可能性がある。 あらゆる学際的な研究の取り組みと同様に、ドメインに対する最初の相互理解が、後に成功する作業の鍵となる。 本研究では, 河川に流入する水量, 洪水予測, 河川流量予測への水文降雨モデルの適用について検討した。 このガイドは、データサイエンティストが問題、水文学的な概念、そしてその過程で現れる詳細を理解するのを助けることを目的としています。 ストリームフローの予測について“スピードアップ”しながら学んだ教訓をキャッチし、私たちの経験がコミュニティにとって役に立つことを願っています。

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