論文の概要: Deep Learning Models for Water Stage Predictions in South Florida

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15907v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 04:15:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 15:55:39.607778
• Title: Deep Learning Models for Water Stage Predictions in South Florida
• Title（参考訳）: 南フロリダにおける水ステージ予測のための深層学習モデル
• Authors: Jimeng Shi, Zeda Yin, Rukmangadh Myana, Khandker Ishtiaq, Anupama John, Jayantha Obeysekera, Arturo Leon, Giri Narasimhan
• Abstract要約: 本研究では,複数のディープラーニングモデル(DL)をサロゲートモデルとして使用して,水ステージを高速に予測する。 DLモデルの性能は、極端な降水条件下であっても物理モデルに匹敵する。 今後の水ステージを予測するため,我々のDLモデルは,近年の河川水系の測定値を用いている。
• 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: Simulating and predicting water levels in river systems is essential for flood warnings, hydraulic operations, and flood mitigations. In the engineering field, tools such as HEC-RAS, MIKE, and SWMM are used to build detailed physics-based hydrological and hydraulic computational models to simulate the entire watershed, thereby predicting the water stage at any point in the system. However, these physics-based models are computationally intensive, especially for large watersheds and for longer simulations. To overcome this problem, we train several deep learning (DL) models for use as surrogate models to rapidly predict the water stage. The downstream stage of the Miami River in South Florida is chosen as a case study for this paper. The dataset is from January 1, 2010, to December 31, 2020, downloaded from the DBHYDRO database of the South Florida Water Management District (SFWMD). Extensive experiments show that the performance of the DL models is comparable to that of the physics-based models, even during extreme precipitation conditions (i.e., tropical storms). Furthermore, we study the decline in prediction accuracy of the DL models with an increase in prediction lengths. In order to predict the water stage in the future, our DL models use measured variables of the river system from the recent past as well as covariates that can be reliably predicted in the near future. In summary, the deep learning models achieve comparable or better error rates with at least 1000x speedup in comparison to the physics-based models.
• Abstract（参考訳）: 河川システムにおける水位シミュレーションと予測は,洪水警報,水理操作,洪水軽減に不可欠である。 工学分野では、HEC-RAS、MIKE、SWMMといったツールを使用して、詳細な物理に基づく水理・水理計算モデルを構築し、流域全体をシミュレートし、システム内の任意の時点での水ステージを予測する。 しかし、これらの物理学に基づくモデルは、特に大きな流域やより長いシミュレーションのために、計算集約的である。 この問題を克服するために,我々は複数の深層学習モデル(DL)を代理モデルとして使用し,水ステージを迅速に予測する。 南フロリダのマイアミ川の下流は,本論文の事例研究として選択されている。 データセットは2010年1月1日から2020年12月31日まで、南フロリダ水管理地区(SFWMD)のDBHYDROデータベースからダウンロードされる。 大規模な実験により、DLモデルの性能は極度の降水条件(熱帯嵐)においても物理学に基づくモデルの性能に匹敵することが示された。 さらに,予測長の増加に伴うDLモデルの予測精度の低下について検討した。 今後の水ステージを予測するため,我々のDLモデルでは,近年の河川系の測定変数と,近い将来に確実に予測できる共変量を用いている。 要約すると、ディープラーニングモデルは、物理ベースのモデルと比較して、少なくとも1000倍のスピードアップで、同等またはより良いエラー率を達成する。

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