論文の概要: An evaluation of deep learning models for predicting water depth evolution in urban floods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10062v1
• Date: Mon, 20 Feb 2023 16:08:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 14:56:44.490541
• Title: An evaluation of deep learning models for predicting water depth evolution in urban floods
• Title（参考訳）: 都市洪水における水深進化予測のための深層学習モデルの評価
• Authors: Stefania Russo, Nathana\"el Perraudin, Steven Stalder, Fernando Perez-Cruz, Joao Paulo Leitao, Guillaume Obozinski, Jan Dirk Wegner
• Abstract要約: 高空間分解能水深予測のための異なる深層学習モデルの比較を行った。 深層学習モデルはCADDIESセル-オートマタフラッドモデルによってシミュレーションされたデータを再現するために訓練される。 その結果,ディープラーニングモデルでは,他の手法に比べて誤差が低いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.31940764426359
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this technical report we compare different deep learning models for prediction of water depth rasters at high spatial resolution. Efficient, accurate, and fast methods for water depth prediction are nowadays important as urban floods are increasing due to higher rainfall intensity caused by climate change, expansion of cities and changes in land use. While hydrodynamic models models can provide reliable forecasts by simulating water depth at every location of a catchment, they also have a high computational burden which jeopardizes their application to real-time prediction in large urban areas at high spatial resolution. Here, we propose to address this issue by using data-driven techniques. Specifically, we evaluate deep learning models which are trained to reproduce the data simulated by the CADDIES cellular-automata flood model, providing flood forecasts that can occur at different future time horizons. The advantage of using such models is that they can learn the underlying physical phenomena a priori, preventing manual parameter setting and computational burden. We perform experiments on a dataset consisting of two catchments areas within Switzerland with 18 simpler, short rainfall patterns and 4 long, more complex ones. Our results show that the deep learning models present in general lower errors compared to the other methods, especially for water depths $>0.5m$. However, when testing on more complex rainfall events or unseen catchment areas, the deep models do not show benefits over the simpler ones.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,高分解能水深ラスタの予測のために,異なる深層学習モデルを比較した。 気候変動、都市の拡大、土地利用の変化による降雨強度の増加により都市洪水が増加しているため、水深予測の効率的、正確、迅速な方法が現在重要である。 流体力学モデルでは, キャッチメントの各地点で水深をシミュレーションすることで, 信頼性の高い予測を行うことができるが, 空間分解能の高い大都市におけるリアルタイム予測への適用を阻害する計算負担も大きい。 本稿では,データ駆動手法を用いてこの問題に対処することを提案する。 具体的には,caddies cell-automata floodモデルによってシミュレーションされたデータを再現するために訓練された深層学習モデルを評価する。 このようなモデルを使用することの利点は、基礎となる物理現象を事前学習できることであり、手動のパラメータ設定や計算負荷を防止できる。 スイスの2つの漁獲地域からなり、18の単純で短い降雨パターンと4つの長く複雑なパターンからなるデータセットで実験を行った。 以上の結果から, 深層学習モデルは他の手法と比較して, 一般に低い誤差を示しており, 特に水深$>0.5m$。 しかし、より複雑な降雨イベントや目立たない漁獲エリアでテストする場合、より単純なものよりも深いモデルは利点を示さない。

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