論文の概要: Pi theorem formulation of flood mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00636v3
• Date: Sun, 10 Nov 2024 23:03:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:28.479594
• Title: Pi theorem formulation of flood mapping
• Title（参考訳）: 洪水マッピングのPi定理の定式化
• Authors: Mark S. Bartlett, Jared Van Blitterswyk, Martha Farella, Jinshu Li, Curtis Smith, Anthony J. Parolari, Lalitha Krishnamoorthy, Assaad Mrad,
• Abstract要約: 本稿では,次元のないマルチスケール機能に基づいた機械学習モデル一般化のためのフレームワークを提案する。 次元のない特徴は次元的特徴よりも優れており、モデルが1つの領域で訓練され、別の領域でテストされたときに、最も大きな利得が生じる。
• 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: Rapid delineation of flash flood extents is critical to mobilize emergency resources and to manage evacuations, thereby saving lives and property. Machine learning (ML) approaches enable rapid flood delineation with reduced computational demand compared to conventional high-resolution, 2D flood models. However, existing ML approaches are limited by a lack of generalization to never-before-seen conditions. Here, we propose a framework to improve ML model generalization based on dimensionless, multi-scale features that capture the similarity of the flooding process across regions. The dimensionless features are constrained with the Buckingham $\Pi$ theorem and used with a logistic regression model for a probabilistic determination of flood risk. The features were calculated at different scales by varying accumulation thresholds for stream delineation. The modeled flood maps compared well with the results of 2D hydraulic models that are the basis of the Federal Emergency Management Agency (FEMA) flood hazard maps. Dimensionless features outperformed dimensional features, with some of the largest gains (in the AUC) occurring when the model was trained in one region and tested in another. Dimensionless and multi-scale features in ML flood modeling have the potential to improve generalization, enabling mapping in unmapped areas and across a broader spectrum of landscapes, climates, and events.
• Abstract（参考訳）: 急激な浸水量削減は、緊急の資源を動員し、避難を管理し、生命と財産を節約するために重要である。 機械学習(ML)アプローチは、従来の高解像度2Dフラッドモデルと比較して計算負荷を低減した急激な洪水デライン化を可能にする。 しかし、既存のMLアプローチは、前例のない条件への一般化の欠如によって制限されている。 本稿では,地域間における浸水プロセスの類似性を捉えるため,次元のないマルチスケール機能に基づくMLモデルの一般化を改善するフレームワークを提案する。 次元のない特徴はバッキンガム$\Pi$定理で制約され、洪水リスクの確率論的決定のためにロジスティック回帰モデルで使用される。 これらの特徴は, ストリームデラインの蓄積しきい値の変化により, 異なるスケールで計算された。 モデル化された洪水マップは、連邦緊急事態管理局(FEMA)の洪水ハザードマップの基礎となる2次元水理モデルの結果とよく比較されている。 次元のない特徴は次元的特徴よりも優れており、モデルが1つの領域で訓練され、別の領域でテストされたときに(AUCで)最も大きな利得が生じる。 ML洪水モデリングにおけるディメンジョンレスとマルチスケールの特徴は、一般化を改善する可能性があり、マップされていない地域や広い範囲の風景、気候、イベントをマッピングできる。

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