論文の概要: HydroNets: Leveraging River Structure for Hydrologic Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00595v1
• Date: Wed, 1 Jul 2020 16:32:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 22:07:53.406212
• Title: HydroNets: Leveraging River Structure for Hydrologic Modeling
• Title（参考訳）: HydroNets: 河川構造を利用した水文モデリング
• Authors: Zach Moshe (1), Asher Metzger (1), Gal Elidan (1 and 2), Frederik Kratzert (4), Sella Nevo (1), Ran El-Yaniv (1 and 3) ((1) Google Research, (2) The Hebrew University of Jerusalem, (3) Technion - Israel Institute of Technology, (4) LIT AI Lab & Institute for Machine Learning, Johannes Kepler University Linz)
• Abstract要約: HydroNetsは、特定の降雨流出信号と上流ネットワークダイナミクスの両方を活用するために設計されたディープニューラルネットワークモデルである。 川構造の事前知識の注入は、サンプルの複雑さを減らし、スケーラブルでより正確な水理モデリングを可能にする。 インドにおける2つの大きな盆地に関する実証的研究を行い、提案モデルとその利点を確実に支持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and scalable hydrologic models are essential building blocks of several important applications, from water resource management to timely flood warnings. However, as the climate changes, precipitation and rainfall-runoff pattern variations become more extreme, and accurate training data that can account for the resulting distributional shifts become more scarce. In this work we present a novel family of hydrologic models, called HydroNets, which leverages river network structure. HydroNets are deep neural network models designed to exploit both basin specific rainfall-runoff signals, and upstream network dynamics, which can lead to improved predictions at longer horizons. The injection of the river structure prior knowledge reduces sample complexity and allows for scalable and more accurate hydrologic modeling even with only a few years of data. We present an empirical study over two large basins in India that convincingly support the proposed model and its advantages.
• Abstract（参考訳）: 水資源管理からタイムリーな洪水警報まで、いくつかの重要な応用において、正確でスケーラブルな水理モデルが不可欠である。 しかし、気候変動によって降雨と降雨・流出パターンの変動が極端になり、その結果の分布変化を考慮できる正確なトレーニングデータがより少なくなる。 本研究では,河川網構造を利用した新しい水文モデルであるハイドロネットについて述べる。 ハイドロネットは、盆地固有の降雨信号と上流のネットワークダイナミクスの両方を利用するように設計されたディープニューラルネットワークモデルである。 河川構造の事前知識の注入はサンプルの複雑さを減少させ、数年のデータでもスケーラブルで正確な水文学モデリングを可能にする。 インドにおける2つの大きな盆地に関する実証的研究を行い、提案モデルとその利点を確実に支持する。

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