論文の概要: Long-term drought prediction using deep neural networks based on
geospatial weather data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06212v3
- Date: Tue, 9 Jan 2024 10:49:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-10 19:56:04.202656
- Title: Long-term drought prediction using deep neural networks based on
geospatial weather data
- Title(参考訳): 地理空間気象データに基づく深層ニューラルネットワークによる長期干ばつ予測
- Authors: Vsevolod Grabar, Alexander Marusov, Yury Maximov, Nazar Sotiriadi,
Alexander Bulkin, Alexey Zaytsev
- Abstract要約: 農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。
多様な時間的ニューラルネットワークモデルを用いたエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに対処する。
主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 78.63225885697149
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The problem of high-quality drought forecasting up to a year in advance is
critical for agriculture planning and insurance. Yet, it is still unsolved with
reasonable accuracy due to data complexity and aridity stochasticity. We tackle
drought data by introducing an end-to-end approach that adopts a
spatio-temporal neural network model with accessible open monthly climate data
as the input.
Our systematic research employs diverse proposed models and five distinct
environmental regions as a testbed to evaluate the efficacy of the Palmer
Drought Severity Index (PDSI) prediction. Key aggregated findings are the
exceptional performance of a Transformer model, EarthFormer, in making accurate
short-term (up to six months) forecasts. At the same time, the Convolutional
LSTM excels in longer-term forecasting. Both models achieved high ROC AUC
scores: 0.948 for one month ahead and 0.617 for twelve months ahead forecasts.
- Abstract(参考訳): 農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつの問題が不可欠である。
しかし、データの複雑さと乾燥確率性のために、妥当な精度で解決されていない。
干ばつデータに対処するために,開放的気候データを入力として利用できる時空間的ニューラルネットワークモデルを採用するエンドツーエンドのアプローチを導入する。
本研究は,Palmer Drought Severity Index(PDSI)予測の有効性を評価するために,多種多様なモデルと5つの異なる環境領域を用いた。
重要な集約された発見は、TransformerモデルであるEarthFormerの、正確な短期(最大6ヶ月)の予測における例外的なパフォーマンスである。
同時に、畳み込みLSTMは長期的な予測に優れている。
どちらのモデルも高いROC AUCスコアを達成し、1ヶ月前は0.948、予想より12ヶ月前は0.617だった。
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