論文の概要: Time Series Predictions in Unmonitored Sites: A Survey of Machine
Learning Techniques in Water Resources
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09766v1
- Date: Fri, 18 Aug 2023 18:30:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-22 19:58:16.213296
- Title: Time Series Predictions in Unmonitored Sites: A Survey of Machine
Learning Techniques in Water Resources
- Title（参考訳）: モニタリングされていない場所での時系列予測:水資源における機械学習技術の調査
- Authors: Jared D. Willard, Charuleka Varadharajan, Xiaowei Jia, Vipin Kumar
- Abstract要約: モニタリングされていない場所での動的環境変数の予測は、水資源科学の長年の課題である。
現代の機械学習手法は、水文時系列予測のためのプロセスベースおよび経験的モデルよりもますます優れている。
ストリームフロー,水質,その他の水資源予測における機械学習の最先端技術応用について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.259721270835785
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Prediction of dynamic environmental variables in unmonitored sites remains a
long-standing challenge for water resources science. The majority of the
world's freshwater resources have inadequate monitoring of critical
environmental variables needed for management. Yet, the need to have widespread
predictions of hydrological variables such as river flow and water quality has
become increasingly urgent due to climate and land use change over the past
decades, and their associated impacts on water resources. Modern machine
learning methods increasingly outperform their process-based and empirical
model counterparts for hydrologic time series prediction with their ability to
extract information from large, diverse data sets. We review relevant
state-of-the art applications of machine learning for streamflow, water
quality, and other water resources prediction and discuss opportunities to
improve the use of machine learning with emerging methods for incorporating
watershed characteristics into deep learning models, transfer learning, and
incorporating process knowledge into machine learning models. The analysis here
suggests most prior efforts have been focused on deep learning learning
frameworks built on many sites for predictions at daily time scales in the
United States, but that comparisons between different classes of machine
learning methods are few and inadequate. We identify several open questions for
time series predictions in unmonitored sites that include incorporating dynamic
inputs and site characteristics, mechanistic understanding and spatial context,
and explainable AI techniques in modern machine learning frameworks.
- Abstract（参考訳）: 非監視地における動的環境変数の予測は、水資源科学にとって長年の課題である。
世界の淡水資源の大半は、管理に必要な重要な環境変数のモニタリングが不十分である。
しかし、過去数十年間の気候・土地利用の変化とそれに伴う水資源への影響により、河川流動や水質などの水文学変数の広範な予測の必要性がますます急激化している。
現代の機械学習手法は、大規模で多様なデータセットから情報を抽出する能力によって、水文時系列予測のためのプロセスベースで経験的なモデルよりも、ますます優れている。
本稿では,機械学習の流水,水質,その他の水資源予測への応用を概観し,深層学習モデルに流域特性を取り入れ,転移学習を行い,プロセス知識を機械学習モデルに組み込む新たな手法を用いて,機械学習の利用を改善する機会について論じる。
この分析は、米国の日々の時間スケールでの予測のために多くのサイト上に構築されたディープラーニング学習フレームワークに、これまでのほとんどの取り組みが焦点を当てていることを示唆している。
我々は、動的入力とサイト特性、機械的理解と空間的文脈、現代の機械学習フレームワークにおける説明可能なAI技術を含む、監視されていないサイトの時系列予測に関するいくつかのオープンな質問を識別する。
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