論文の概要: High-resolution rainfall-runoff modeling using graph neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10833v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 00:12:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-23 09:54:14.725616
• Title: High-resolution rainfall-runoff modeling using graph neural network
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた高分解能降雨流出モデル
• Authors: Zhongrun Xiang, Ibrahim Demir
• Abstract要約: 本研究では,高分解能降水データから空間情報をフル活用する新しい深層学習モデルを提案する。 GNRRMは過度に適合せず、モデル性能を大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time-series modeling has shown great promise in recent studies using the latest deep learning algorithms such as LSTM (Long Short-Term Memory). These studies primarily focused on watershed-scale rainfall-runoff modeling or streamflow forecasting, but the majority of them only considered a single watershed as a unit. Although this simplification is very effective, it does not take into account spatial information, which could result in significant errors in large watersheds. Several studies investigated the use of GNN (Graph Neural Networks) for data integration by decomposing a large watershed into multiple sub-watersheds, but each sub-watershed is still treated as a whole, and the geoinformation contained within the watershed is not fully utilized. In this paper, we propose the GNRRM (Graph Neural Rainfall-Runoff Model), a novel deep learning model that makes full use of spatial information from high-resolution precipitation data, including flow direction and geographic information. When compared to baseline models, GNRRM has less over-fitting and significantly improves model performance. Our findings support the importance of hydrological data in deep learning-based rainfall-runoff modeling, and we encourage researchers to include more domain knowledge in their models.
• Abstract（参考訳）: 時系列モデリングはLSTM(Long Short-Term Memory)のような最新のディープラーニングアルゴリズムを用いた最近の研究で大きな可能性を秘めている。 これらの研究は主に流域スケールの降水モデルや流量予測に焦点が当てられたが、その大半は1つの流域のみを単位としていた。 この単純化は非常に効果的であるが、空間的な情報を考慮していないため、大きな流域でかなりの誤差が生じる可能性がある。 大規模流域を複数のサブ流域に分割してデータ統合にGNN(Graph Neural Networks)を用いることを検討したが,各流域は依然として全体として扱われ,流域に含まれる地理情報は十分に活用されていない。 本稿では,流れ方向や地理情報を含む高分解能降水データから空間情報をフル活用した新しい深層学習モデルであるgnrrm(graph neural rain-runoff model)を提案する。 ベースラインモデルと比較すると、GNRRMは過度に適合せず、モデル性能を大幅に改善する。 この知見は,深層学習に基づく降雨流出モデルにおける水文データの重要性を裏付けるものであり,そのモデルにより多くのドメイン知識を組み込むことを研究者に促している。

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