論文の概要: Predicting Playa Inundation Using a Long Short-Term Memory Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08605v1
• Date: Fri, 16 Oct 2020 19:52:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 21:30:48.899633
• Title: Predicting Playa Inundation Using a Long Short-Term Memory Neural Network
• Title（参考訳）: 長期記憶ニューラルネットを用いたplaya浸水予測
• Authors: Kylen Solvik, Anne M. Bartuszevige, Meghan Bogaerts, and Maxwell B. Joseph
• Abstract要約: グレートプレーンズでは、プラヤは渡り鳥にとって重要な湿地であり、農業的に重要なハイプレーンズ帯水池の供給源となっている。 長期記憶(LSTM)ニューラルネットワークを用いて,1984-2018年に大平原の71,842のプレーヤ浸出をモデル化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the Great Plains, playas are critical wetland habitats for migratory birds and a source of recharge for the agriculturally-important High Plains aquifer. The temporary wetlands exhibit complex hydrology, filling rapidly via local rain storms and then drying through evaporation and groundwater infiltration. Using a long short-term memory (LSTM) neural network to account for these complex processes, we modeled playa inundation for 71,842 playas in the Great Plains from 1984-2018. At the level of individual playas, the model achieved an F1-score of 0.538 on a withheld test set, displaying the ability to predict complex inundation patterns. When averaging over all the playas in the entire region, the model is able to very closely track inundation trends, even during periods of drought. Our results demonstrate potential for using LSTMs to model complex hydrological dynamics. Our modeling approach could be used to model playa inundation into the future under different climate scenarios to better understand how wetland habitats and groundwater will be impacted by changing climate.
• Abstract（参考訳）: 五大平原では、遊牧地は渡り鳥にとって重要な湿地生息地であり、農業上重要な高原帯水層への充電源である。 一時的な湿地は複雑な水文学を示し、地元の雨嵐によって急速に満たし、蒸発と地下水の浸透によって乾燥する。 これらの複雑なプロセスを説明するためにlstm(long short-term memory)ニューラルネットワークを使用して、1984年から2018年にかけてグレートプレーンズで71,842playasのplayaインダクションをモデル化した。 個々のplayasのレベルでは、モデルは保留されたテストセット上で0.538のf1-scoreを達成し、複雑な浸水パターンを予測する能力を示した。 地域全体のplayaを平均すると、干ばつ期間であっても、このモデルは浸水傾向を非常に密接に追跡することができる。 その結果,LSTMを用いて複雑な流体力学をモデル化できる可能性が示唆された。 我々のモデリングアプローチは、異なる気候条件下でのplayaの浸水をモデル化し、湿地生息地や地下水が気候の変化にどのように影響するかをよりよく理解するために利用することができる。

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