論文の概要: Graph-based Local Climate Classification in Iran

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09209v1
• Date: Mon, 18 Oct 2021 11:50:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 20:54:58.635466
• Title: Graph-based Local Climate Classification in Iran
• Title（参考訳）: イランにおけるグラフに基づく地域気候分類
• Authors: Neda Akrami, Koorush Ziarati, and Soumyabrata Dev
• Abstract要約: 本研究では,地域の気候に類似した地域を分類するグラフベースの新しい手法を提案する。 提案手法は,現在の文献における最先端手法の欠点を克服しようとするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a novel graph-based method to classify the regions with similar climate in a local area. We refer our proposed method as Graph Partition Based Method (GPBM). Our proposed method attempts to overcome the shortcomings of the current state-of-the-art methods in the literature. It has no limit on the number of variables that can be used and also preserves the nature of climate data. To illustrate the capability of our proposed algorithm, we benchmark its performance with other state-of-the-art climate classification techniques. The climate data is collected from 24 synoptic stations in Fars province in southern Iran. The data includes seven climate variables stored as time series from 1951 to 2017. Our results exhibit that our proposed method performs a more realistic climate classification with less computational time. It can save more information during the climate classification process and is therefore efficient in further data analysis. Furthermore, using our method, we can introduce seasonal graphs to better investigate seasonal climate changes. To the best of our knowledge, our proposed method is the first graph-based climate classification system.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,地域の気候に類似した地域を分類するグラフベースの新しい手法を提案する。 本稿では,提案手法をGPBM (Graph Partition Based Method) と呼ぶ。 提案手法は,現状の文学的手法の欠点を克服しようとするものである。 使用可能な変数の数に制限がなく、気候データの性質も保持している。 提案アルゴリズムの能力を説明するため,その性能を他の最先端の気候分類手法と比較した。 気候データは、イラン南部ファース州の24の総合観測所から収集される。 このデータには1951年から2017年までの7つの気候変数が含まれている。 その結果,提案手法は計算時間が少なく,より現実的な気候分類が可能となった。 気候分類の過程でより多くの情報を節約できるため、さらなるデータ分析において効率的である。 さらに,本手法を用いることで,季節変動をよりよく調査できる季節グラフを導入することができる。 我々の知る限りでは,提案手法は最初のグラフベースの気候分類システムである。

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