論文の概要: A Multi-Modal Machine Learning Approach to Detect Extreme Rainfall Events in Sicily

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08102v1
• Date: Wed, 14 Dec 2022 14:10:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 16:34:12.747785
• Title: A Multi-Modal Machine Learning Approach to Detect Extreme Rainfall Events in Sicily
• Title（参考訳）: シチリアにおける極端降雨事象検出のためのマルチモーダル機械学習手法
• Authors: Eleonora Vitanza, Giovanna Maria Dimitri, Chiara Mocenni
• Abstract要約: 2021年、年間降水量のほぼ半分にあたる300mmの雨が、カタニア(シチリア島)近くで降った。 これは、2009年から2021年にかけて収集した高周波で大規模なデータセットを使用することで可能になった。 使い易く、マルチモーダルなデータサイエンス技術は、ポリシー作成に大きな改善をもたらす可能性があると信じています。
• 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: In 2021 300 mm of rain, nearly half the average annual rainfall, fell near Catania (Sicily island, Italy). Such events took place in just a few hours, with dramatic consequences on the environmental, social, economic, and health systems of the region. This is the reason why, detecting extreme rainfall events is a crucial prerequisite for planning actions able to reverse possibly intensified dramatic future scenarios. In this paper, the Affinity Propagation algorithm, a clustering algorithm grounded on machine learning, was applied, to the best of our knowledge, for the first time, to identify excess rain events in Sicily. This was possible by using a high-frequency, large dataset we collected, ranging from 2009 to 2021 which we named RSE (the Rainfall Sicily Extreme dataset). Weather indicators were then been employed to validate the results, thus confirming the presence of recent anomalous rainfall events in eastern Sicily. We believe that easy-to-use and multi-modal data science techniques, such as the one proposed in this study, could give rise to significant improvements in policy-making for successfully contrasting climate changes.
• Abstract（参考訳）: 2021年、年間平均降水量の半分近くにあたる300mmの雨がカタニア(イタリア、シチリア島)近くで降った。 このような出来事はわずか数時間で発生し、地域の環境、社会、経済、健康システムに劇的な影響をもたらした。 極端な降雨を検知することが、潜在的に劇的な将来のシナリオをリバースできる計画行動にとって重要な前提条件である理由である。 本稿では,機械学習に基づくクラスタリングアルゴリズムであるアフィニティ・プロパゲーションアルゴリズムを,シチリアにおける過度の降雨事象の同定に初めて,我々の知識の最大限に活用した。 これは、2009年から2021年にかけて収集した高周波で大規模なデータセットを使用することで可能となり、RSE(Rainfall Sicily Extreme dataset)と名付けた。 その後、気象指標を用いて結果の検証を行い、シチリア東部で最近起きた異常雨の存在を確認した。 本研究で提案したような、使い易くマルチモーダルなデータサイエンス技術は、気候変動の対比に成功するための政策決定の大幅な改善をもたらす可能性があると考えている。

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