論文の概要: Fully Convolutional Networks for Dense Water Flow Intensity Prediction in Swedish Catchment Areas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01658v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 09:28:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 14:27:18.743204
• Title: Fully Convolutional Networks for Dense Water Flow Intensity Prediction in Swedish Catchment Areas
• Title（参考訳）: スウェーデン流域における高密度水流強度予測のための完全畳み込みネットワーク
• Authors: Aleksis Pirinen, Olof Mogren and M{\aa}rten V\"asterdal
• Abstract要約: 本研究では,内陸海域における水流強度を予測するための機械学習によるアプローチを提案する。 我々は高密度水流強度予測の課題に最初に取り組みました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.324969824727792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intensifying climate change will lead to more extreme weather events, including heavy rainfall and drought. Accurate stream flow prediction models which are adaptable and robust to new circumstances in a changing climate will be an important source of information for decisions on climate adaptation efforts, especially regarding mitigation of the risks of and damages associated with flooding. In this work we propose a machine learning-based approach for predicting water flow intensities in inland watercourses based on the physical characteristics of the catchment areas, obtained from geospatial data (including elevation and soil maps, as well as satellite imagery), in addition to temporal information about past rainfall quantities and temperature variations. We target the one-day-ahead regime, where a fully convolutional neural network model receives spatio-temporal inputs and predicts the water flow intensity in every coordinate of the spatial input for the subsequent day. To the best of our knowledge, we are the first to tackle the task of dense water flow intensity prediction; earlier works have considered predicting flow intensities at a sparse set of locations at a time. An extensive set of model evaluations and ablations are performed, which empirically justify our various design choices. Code and preprocessed data have been made publicly available at https://github.com/aleksispi/fcn-water-flow.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の激化は、豪雨や干ばつなど、より極端な気象現象を引き起こす。 変化する気候における新しい状況に適応し、堅牢な正確な流れ流予測モデルは、特に洪水に伴うリスクや被害の軽減に関して、気候適応に関する決定のための重要な情報源となるだろう。 本研究では,過去の降雨量と気温変化の時間的情報に加えて,地理空間データ(標高・土壌図,衛星画像など)から得られた流域の物理特性に基づいて,内陸海域における水流強度を予測する機械学習に基づくアプローチを提案する。 我々は,完全畳み込みニューラルネットワークモデルが時空間入力を受け取り,後日の空間入力の座標ごとに水流強度を予測できる1日頭配置を目標とした。 我々の知識を最大限に活用するために、我々は、密集した水流強度予測のタスクに最初に取り組み、初期の研究は、一度にスパースセットの場所における流れの強度を予測することを検討してきた。 広範なモデル評価とアブレーションが行われ、様々な設計の選択を実証的に正当化します。 コードと前処理されたデータはhttps://github.com/aleksispi/fcn-water-flowで公開されている。

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