論文の概要: Deep graphical regression for jointly moderate and extreme Australian wildfires

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14547v2
• Date: Thu, 11 Jan 2024 12:07:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-13 03:44:00.655293
• Title: Deep graphical regression for jointly moderate and extreme Australian wildfires
• Title（参考訳）: 中・極度のオーストラリア森林火災に対する深部グラフィカル回帰
• Authors: Daniela Cisneros, Jordan Richards, Ashok Dahal, Luigi Lombardo, and Rapha\"el Huser
• Abstract要約: オーストラリアの近年の山火事は、経済的損失と資産破壊に繋がった。 気候変動によってその強度、持続時間、頻度が悪化するのではないかという懸念が高まっている。 ファイアスプレッドの全分布を確実にモデル化するために,頑健な統計手法を開発することが不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7864304771129751
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent wildfires in Australia have led to considerable economic loss and property destruction, and there is increasing concern that climate change may exacerbate their intensity, duration, and frequency. Hazard quantification for extreme wildfires is an important component of wildfire management, as it facilitates efficient resource distribution, adverse effect mitigation, and recovery efforts. However, although extreme wildfires are typically the most impactful, both small and moderate fires can still be devastating to local communities and ecosystems. Therefore, it is imperative to develop robust statistical methods to reliably model the full distribution of wildfire spread. We do so for a novel dataset of Australian wildfires from 1999 to 2019, and analyse monthly spread over areas approximately corresponding to Statistical Areas Level~1 and~2 (SA1/SA2) regions. Given the complex nature of wildfire ignition and spread, we exploit recent advances in statistical deep learning and extreme value theory to construct a parametric regression model using graph convolutional neural networks and the extended generalized Pareto distribution, which allows us to model wildfire spread observed on an irregular spatial domain. We highlight the efficacy of our newly proposed model and perform a wildfire hazard assessment for Australia and population-dense communities, namely Tasmania, Sydney, Melbourne, and Perth.
• Abstract（参考訳）: 近年のオーストラリアでの山火事は経済的損失と資産破壊を招き、気候変動がその強度、持続時間、頻度を悪化させる可能性があるとの懸念が高まっている。 極端な山火事のハザード定量化は、効率的な資源配分、有害な効果の緩和、回復活動を促進するため、山火事管理の重要な要素である。 しかし、極端な山火事は概して最も影響を受けやすいが、小火と中火の両方が地域社会や生態系に打撃を与える可能性がある。 したがって,山火事の分布全体を確実にモデル化するために,ロバストな統計手法を開発することが不可欠である。 1999年から2019年にかけてオーストラリアで発生した野火の新たなデータセットについて検討し,統計地域レベル~1,～2 (sa1/sa2) にほぼ対応した地域を対象に,月々の分布を解析した。 野火点火と拡散の複雑な性質を考えると,最近の統計的深層学習と極値理論の進歩を利用して,グラフ畳み込みニューラルネットワークと拡張一般化パレート分布を用いたパラメトリック回帰モデルを構築し,不規則な空間領域で観測される野火の拡散をモデル化する。 我々は,新たに提案したモデルの有効性を強調し,タスマニア,シドニー,メルボルン,パースといったオーストラリアおよび人口密度のコミュニティに対して山火事危険度評価を行う。

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