Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning for Global Wildfire Forecasting

論文の概要: Deep Learning for Global Wildfire Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00534v3
Date: Mon, 16 Oct 2023 13:01:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-17 23:37:35.370961
Title: Deep Learning for Global Wildfire Forecasting
Title（参考訳）: 森林火災予測のための深層学習
Authors: Ioannis Prapas, Akanksha Ahuja, Spyros Kondylatos, Ilektra Karasante, Eleanna Panagiotou, Lazaro Alonso, Charalampos Davalas, Dimitrios Michail, Nuno Carvalhais, Ioannis Papoutsis
Abstract要約: 我々は,世界規模の火災データセットを作成し,世界規模の火災発生地域をサブシーズン規模で予測するプロトタイプを実証する。本稿では,季節・季節の消防車に関連する様々な変数を含む,オープンアクセスのグローバル分析対応データキューブを提案する。我々は,地球規模の山火事予測をイメージセグメンテーションタスクとして扱う深層学習モデルを訓練し,その前に焼かれた8,16,32,64日間の存在を巧みに予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6929753878977016
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Climate change is expected to aggravate wildfire activity through the exacerbation of fire weather. Improving our capabilities to anticipate wildfires on a global scale is of uttermost importance for mitigating their negative effects. In this work, we create a global fire dataset and demonstrate a prototype for predicting the presence of global burned areas on a sub-seasonal scale with the use of segmentation deep learning models. Particularly, we present an open-access global analysis-ready datacube, which contains a variety of variables related to the seasonal and sub-seasonal fire drivers (climate, vegetation, oceanic indices, human-related variables), as well as the historical burned areas and wildfire emissions for 2001-2021. We train a deep learning model, which treats global wildfire forecasting as an image segmentation task and skillfully predicts the presence of burned areas 8, 16, 32 and 64 days ahead of time. Our work motivates the use of deep learning for global burned area forecasting and paves the way towards improved anticipation of global wildfire patterns.
Abstract（参考訳）: 気候変動は、火災の悪化によって野火活動が悪化すると予想されている。世界規模で山火事を予知する能力の向上は、その悪影響を軽減する上で非常に重要である。本研究では,グローバルファイアデータセットを作成し,セグメンテーション深層学習モデルを用いて,サブシーズンスケールでのグローバルバーンエリアの存在を予測するためのプロトタイプを実証する。特に,気候,植生,海洋指数,人間関連変数など,季節的および季節的火災要因に関連する様々な変数と,2001-2021年の歴史的焼損地域と山火事発生量を含むオープンアクセス型グローバル分析対応データキューブを提案する。我々は,地球規模の山火事予測をイメージセグメンテーションタスクとして扱う深層学習モデルを訓練し,燃えているエリア8,16,32,64日前の存在を正確に予測する。本研究は, 森林火災予測における深層学習の活用を動機とし, 地球規模の山火事の予測改善への道を開く。

関連論文リスト

FengWu-W2S: A deep learning model for seamless weather-to-subseasonal forecast of global atmosphere [53.22497376154084]
本研究では,FengWuグローバル気象予報モデルに基づくFengWu-Weather to Subseasonal (FengWu-W2S)を提案する。我々は,FengWu-W2Sが大気環境を3～6週間先まで確実に予測し,マデン・ジュリア振動 (MJO) や北大西洋振動 (NAO) などの地球表面温度, 降水量, 地磁気高度, 季節内信号の予測能力を向上させることを実証した。日時から季節時の予測誤差成長に関するアブレーション実験
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-15T13:44:37Z)
Global Lightning-Ignited Wildfires Prediction and Climate Change Projections based on Explainable Machine Learning Models [0.8039067099377079]
森林火災は人口に重大な自然災害のリスクをもたらし、気候変動の加速に貢献している。本研究では,世界規模で雷に照らされた山火事の特徴と予測を目的とした機械学習モデルを提案する。雷に照らされた山火事の季節的・空間的傾向が気候変動の影響について分析した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-16T07:19:08Z)
Seasonal Fire Prediction using Spatio-Temporal Deep Neural Networks [2.748450182087935]
We use SeasFire, a comprehensive global wildfire data with climate, vegetation, oceanic indices, and human-related variables, to enable seasonal wildfire forecasting with machine learning。予測分析のために、野火の時間的文脈を捉えた異なるアーキテクチャでディープラーニングモデルを訓練する。本研究は,季節火災予報における深層学習モデルの可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-09T16:28:54Z)
Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in Deciduous Broadleaf Forests [47.285748922842444]
我々は、気象時系列から表現指標を予測するために、ディープニューラルネットワークを訓練する。このアプローチは従来のプロセスベースのモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-08T15:29:23Z)
SeasFire as a Multivariate Earth System Datacube for Wildfire Dynamics [1.019446914776079]
SeasFire Datacube(シーズファイア・データキューブ)は、地球観測を通して世界規模のサブシーズンの山火事モデリングに適した、厳密にキュレートされたデータセットです。 SeasFire データキューブは、気候、植生指標、人為的要因を含む59の変数で構成され、8日間の時間分解能と空間分解能は、2001年から2021年までの0.05ドル円である。深層学習モデルを用いて,山火事運転者の変動と季節性,海洋-気候接続と山火事の因果関係のモデル化,および複数の時間スケールにわたるサブシーズンの山火事パターンの予測について,SeasFireの汎用性について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-12T12:07:34Z)
Residual Corrective Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [58.456404022536425]
気象・気候からの物理的危険予知技術の現状には、粗い解像度のグローバルな入力によって駆動される高価なkmスケールの数値シミュレーションが必要である。ここでは、コスト効率のよい機械学習代替手段として、このようなグローバルな入力をkmスケールにダウンスケールするために、生成拡散アーキテクチャを探索する。このモデルは、台湾上空の地域気象モデルから2kmのデータを予測するために訓練され、世界25kmの再解析に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-24T19:57:22Z)
GraphCast: Learning skillful medium-range global weather forecasting [107.40054095223779]
我々は、再分析データから直接トレーニングできる「GraphCast」と呼ばれる機械学習ベースの手法を導入する。全世界で10日以上、0.25度で、数百の気象変動を1分以内で予測する。我々は,GraphCastが1380の検証対象の90%において,最も正確な運用決定システムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-24T18:15:39Z)
Insights into the drivers and spatio-temporal trends of extreme Mediterranean wildfires with statistical deep-learning [0.0]
近年の山火事は気候変動の影響が大きいことが示唆されている。我々は2001年から2020年にかけて、ヨーロッパの大半と地中海盆地を囲む地域での山火事により、毎月の燃え尽きている地域を分析した。筆者らは, 気圧低下, 気温, 干ばつが山火事活動に与える影響を解消できる, ハイブリッド統計深層学習フレームワークを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-04T11:03:25Z)
Neuroevolution-based Classifiers for Deforestation Detection in Tropical Forests [62.997667081978825]
森林破壊や荒廃により、毎年何百万ヘクタールもの熱帯林が失われる。監視・森林破壊検知プログラムは、犯罪者の予防・処罰のための公共政策に加えて、使用されている。本稿では,熱帯林の森林破壊検出作業におけるニューロ進化技術(NEAT)に基づくパターン分類器の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-23T16:04:12Z)
Mitigating Greenhouse Gas Emissions Through Generative Adversarial Networks Based Wildfire Prediction [11.484140660635239]
我々は,山火事リスク予測のための深層学習に基づくデータ拡張手法を開発した。提案手法を採用することで,地球規模の温室効果ガス排出量削減のため,山火事対策の予防戦略を採ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-20T00:36:30Z)
From Static to Dynamic Prediction: Wildfire Risk Assessment Based on Multiple Environmental Factors [69.9674326582747]
ワイルドファイアはアメリカ合衆国西海岸で頻繁に起こる最大の災害の1つである。カリフォルニアの山火事リスクが高い地域を解析・評価するための静的・動的予測モデルを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-14T17:56:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。