論文の概要: Inductive Predictions of Extreme Hydrologic Events in The Wabash River Watershed

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14658v1
• Date: Sun, 25 Apr 2021 02:26:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 19:51:23.265648
• Title: Inductive Predictions of Extreme Hydrologic Events in The Wabash River Watershed
• Title（参考訳）: ウォバッシュ川流域における極端水文現象の誘導予測
• Authors: Nicholas Majeske, Bidisha Abesh, Chen Zhu, Ariful Azad
• Abstract要約: 我々の単純なモデルはGeoMANのような複雑な注意ネットワークよりもはるかに高速に訓練できることを示す。 また,訓練中に観測された場所とは別の地理的位置において,極端な事象を予測できることを実証した。 この空間的インダクティブな設定により、Wabash Basinデータで訓練されたモデルを使用して、米国および他の地域における極端なイベントを予測できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.963061568077567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a machine learning method to predict extreme hydrologic events from spatially and temporally varying hydrological and meteorological data. We used a timestep reduction technique to reduce the computational and memory requirements and trained a bidirection LSTM network to predict soil water and stream flow from time series data observed and simulated over eighty years in the Wabash River Watershed. We show that our simple model can be trained much faster than complex attention networks such as GeoMAN without sacrificing accuracy. Based on the predicted values of soil water and stream flow, we predict the occurrence and severity of extreme hydrologic events such as droughts. We also demonstrate that extreme events can be predicted in geographical locations separate from locations observed during the training process. This spatially-inductive setting enables us to predict extreme events in other areas in the US and other parts of the world using our model trained with the Wabash Basin data.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,水文データと気象データとの時間的変動から,水文現象を予測する機械学習手法を提案する。 ワバッシュ川流域の80年以上にわたって観測・シミュレーションされた時系列データから,数値計算と記憶の必要量を削減し,双方向lstmネットワークを訓練し,土壌水と流れの予測を行った。 我々の単純なモデルは、GeoMANのような複雑な注意ネットワークよりも、精度を犠牲にすることなく、はるかに高速に訓練できることを示す。 土壌水および河川流量の予測値に基づいて,干ばつなどの極端な水文現象の発生と深刻度を予測した。 また、トレーニングプロセス中に観測された位置とは別の地理的な場所で極端な事象を予測できることを実証した。 この空間的インダクティブな設定により,ワバッシュ盆地データを用いてトレーニングしたモデルを用いて,米国および世界の他の地域における極端な事象を予測できる。

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