論文の概要: Long-term hail risk assessment with deep neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01191v1
• Date: Wed, 31 Aug 2022 18:24:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-05 13:02:04.251267
• Title: Long-term hail risk assessment with deep neural networks
• Title（参考訳）: 深層ニューラルネットワークを用いた長期ヘイルリスク評価
• Authors: Ivan Lukyanenko (1), Mikhail Mozikov (2), Yury Maximov (3), Ilya Makarov (4) ((1) Moscow Institute of Physics and Technologies, (2) Skolkovo Institute of Science and Technology, (3) Los Alamos National Laboratory, (4) Artificial Intelligence Research Institute)
• Abstract要約: 農作物、果樹園、インフラの被害を見積り、軽減するためには、危険リスク評価が必要である。 特定の領域におけるヘイル頻度の変化をデータ駆動で予測する機械学習モデルはありません。 本研究は,2つのアプローチを比較し,過去数十年の干ばつ頻度の変化を予測する作業に適したモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hail risk assessment is necessary to estimate and reduce damage to crops, orchards, and infrastructure. Also, it helps to estimate and reduce consequent losses for businesses and, particularly, insurance companies. But hail forecasting is challenging. Data used for designing models for this purpose are tree-dimensional geospatial time series. Hail is a very local event with respect to the resolution of available datasets. Also, hail events are rare - only 1% of targets in observations are marked as "hail". Models for nowcasting and short-term hail forecasts are improving. Introducing machine learning models to the meteorology field is not new. There are also various climate models reflecting possible scenarios of climate change in the future. But there are no machine learning models for data-driven forecasting of changes in hail frequency for a given area. The first possible approach for the latter task is to ignore spatial and temporal structure and develop a model capable of classifying a given vertical profile of meteorological variables as favorable to hail formation or not. Although such an approach certainly neglects important information, it is very light weighted and easily scalable because it treats observations as independent from each other. The more advanced approach is to design a neural network capable to process geospatial data. Our idea here is to combine convolutional layers responsible for the processing of spatial data with recurrent neural network blocks capable to work with temporal structure. This study compares two approaches and introduces a model suitable for the task of forecasting changes in hail frequency for ongoing decades.
• Abstract（参考訳）: hailリスクアセスメントは、作物、果樹園、インフラの被害を見積り、軽減するために必要である。 また、企業、特に保険会社の損失の見積もりや削減にも役立ちます。 しかし、ヘイル予測は難しい。 この目的のためにモデルの設計に使用されるデータは、木次元地理空間時系列である。 Hailは、利用可能なデータセットの解決に関して、非常にローカルなイベントである。 また、観測対象の1%のみが「ハイル」とマークされることは稀である。 近況や短期の干ばつ予測のモデルが改善されている。 気象分野への機械学習モデルの導入は新しいものではない。 将来の気候変動のシナリオを反映した様々な気候モデルも存在する。 しかし、特定の領域におけるハイル頻度の変化をデータ駆動で予測する機械学習モデルはありません。 後者のタスクで考えられる最初のアプローチは、空間的および時間的構造を無視し、与えられた気象変数の垂直プロファイルを、ヘイル形成に好適かどうかを分類できるモデルを開発することである。 このようなアプローチは重要な情報を無視するが、観測を互いに独立して扱うため、非常に軽量でスケーラブルである。 より高度なアプローチは、地理空間データを処理できるニューラルネットワークを設計することである。 ここでの考え方は、空間データの処理に責任を負う畳み込み層と、時間構造を扱うことができるリカレントニューラルネットワークブロックを組み合わせることです。 本研究は,2つのアプローチを比較し,今後数十年の発声頻度の変化予測に適したモデルを提案する。

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