論文の概要: Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06212v6
• Date: Fri, 12 Jul 2024 16:05:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 05:46:55.589383
• 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部ニューラルネットワークによる長期干ばつ予測
• Authors: Alexander Marusov, Vsevolod Grabar, 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。 私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。 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）: 75.38539438000072
• 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.
• 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。 我々は、月次気象データを入力としてアクセス可能な時空間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アプローチを導入することで、干ばつデータに取り組む。 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。

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