論文の概要: Predicting spatial distribution of Palmer Drought Severity Index

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14833v1
• Date: Wed, 31 Aug 2022 13:01:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-01 14:01:54.807152
• Title: Predicting spatial distribution of Palmer Drought Severity Index
• Title（参考訳）: Palmer Drought Severity Index の空間分布予測
• Authors: V. Grabar, Yu. Maximov, A. Zaytsev
• Abstract要約: 我々はPalmer Drought Severity Index(PDSI)を関心のサブリージョンに予測するモデルを構築した。 我々は、異なる条件下で、世界中の様々な地域を調査する。 我々は、モデルがより良い意思決定とより持続可能な経済を実現するのにどのように役立つかを分析して結果を補完する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The probability of a drought for a particular region is crucial when making decisions related to agriculture. Forecasting this probability is critical for management and challenging at the same time. The prediction model should consider multiple factors with complex relationships across the region of interest and neighbouring regions. We approach this problem by presenting an end-to-end solution based on a spatio-temporal neural network. The model predicts the Palmer Drought Severity Index (PDSI) for subregions of interest. Predictions by climate models provide an additional source of knowledge of the model leading to more accurate drought predictions. Our model has better accuracy than baseline Gradient boosting solutions, as the $R^2$ score for it is $0.90$ compared to $0.85$ for Gradient boosting. Specific attention is on the range of applicability of the model. We examine various regions across the globe to validate them under different conditions. We complement the results with an analysis of how future climate changes for different scenarios affect the PDSI and how our model can help to make better decisions and more sustainable economics.
• Abstract（参考訳）: 特定の地域で干ばつが起こる確率は、農業に関する決定を行う際に重要である。 この確率を予測することはマネジメントにとって重要であり、同時に挑戦する。 予測モデルは、関心領域と近隣領域の複雑な関係を持つ複数の要因を考慮すべきである。 本稿では,時空間ニューラルネットワークに基づくエンドツーエンドのソリューションを提案することでこの問題に対処する。 このモデルは、関心のサブリージョンに対するPalmer Drought Severity Index(PDSI)を予測する。 気候モデルによる予測は、より正確な干ばつ予測につながるモデルに関するさらなる知識を提供する。 我々のモデルは、ベースライン勾配ブースティングソリューションよりも精度が良く、それに対する$r^2$スコアは$0.90$であり、勾配ブースティングは$0.85$である。 特定の注意は、モデルの適用範囲に向けられる。 我々は世界中の様々な地域を調査し、異なる条件下で検証する。 我々は、異なるシナリオにおける将来の気候変動がpdsiに与える影響と、我々のモデルがより良い意思決定とより持続可能な経済にどのように役立つかを分析して、結果を補完する。

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