論文の概要: Unsupervised Graph Deep Learning Reveals Emergent Flood Risk Profile of Urban Areas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14610v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 01:40:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 15:15:46.110095
• Title: Unsupervised Graph Deep Learning Reveals Emergent Flood Risk Profile of Urban Areas
• Title（参考訳）: 教師なしグラフ深層学習が都市域の創発的洪水リスクプロファイルを明らかに
• Authors: Kai Yin Ali Mostafavi
• Abstract要約: 本研究では,新しい教師なしグラフ深層学習モデル(FloodRisk-Net)に基づく都市洪水リスク評価モデルを提案する。 洪水リスクは各大都市圏統計地域(MSA)の階層構造において空間的に分布しており、中核都市が最も高い洪水リスクを負っている。 複数の都市は、総合的な洪水リスクレベルが高く、空間的不平等が低く、都市開発と洪水リスク低減のバランスをとる選択肢が限られていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Urban flood risk emerges from complex and nonlinear interactions among multiple features related to flood hazard, flood exposure, and social and physical vulnerabilities, along with the complex spatial flood dependence relationships. Existing approaches for characterizing urban flood risk, however, are primarily based on flood plain maps, focusing on a limited number of features, primarily hazard and exposure features, without consideration of feature interactions or the dependence relationships among spatial areas. To address this gap, this study presents an integrated urban flood-risk rating model based on a novel unsupervised graph deep learning model (called FloodRisk-Net). FloodRisk-Net is capable of capturing spatial dependence among areas and complex and nonlinear interactions among flood hazards and urban features for specifying emergent flood risk. Using data from multiple metropolitan statistical areas (MSAs) in the United States, the model characterizes their flood risk into six distinct city-specific levels. The model is interpretable and enables feature analysis of areas within each flood-risk level, allowing for the identification of the three archetypes shaping the highest flood risk within each MSA. Flood risk is found to be spatially distributed in a hierarchical structure within each MSA, where the core city disproportionately bears the highest flood risk. Multiple cities are found to have high overall flood-risk levels and low spatial inequality, indicating limited options for balancing urban development and flood-risk reduction. Relevant flood-risk reduction strategies are discussed considering ways that the highest flood risk and uneven spatial distribution of flood risk are formed.
• Abstract（参考訳）: 都市洪水リスクは、複雑な空間的な洪水依存関係とともに、洪水の危険性、洪水暴露、社会的および身体的脆弱性に関連する複数の特徴間の複雑な非線形相互作用から生じる。 しかし, 都市浸水リスクを特徴付ける既存のアプローチは, 主に洪水平原の地図に基づいており, 特徴の相互作用や空間領域間の関係を考慮せずに, 限られた特徴, 主に危険・露光の特徴に着目している。 このギャップを解消するために,新しい教師なしグラフ深層学習モデル(FloodRisk-Net)に基づく都市洪水リスク評価モデルを提案する。 floodrisk-netは、地域間の空間的依存を捉え、洪水の危険度と都市の特徴の間の複雑で非線形な相互作用を捉えて、創発的な洪水リスクを特定することができる。 米国内の複数の大都市圏統計地域(MSA)のデータを用いて、このモデルは洪水のリスクを6つの都市固有のレベルに特徴づける。 このモデルは解釈可能であり、各洪水リスクレベルの領域の特徴分析が可能であり、各msa内で最大の洪水リスクを形成する3つのアーチタイプを識別することができる。 洪水リスクは各MSA内の階層構造に空間的に分布しており、中核都市が最も高い洪水リスクを負っている。 複数の都市が洪水リスクレベルが高く、空間格差が低く、都市開発と洪水リスク低減のバランスをとるための選択肢が限られている。 洪水リスクの最大値と不均一な空間分布を考慮し, 関連する洪水リスク低減戦略について議論した。

関連論文リスト

• StreetSurfGS: Scalable Urban Street Surface Reconstruction with Planar-based Gaussian Splatting [85.67616000086232]
  StreetSurfGSは、スケーラブルな街路景観の再構築に適したガウススプラッティングを利用するための最初の方法である。 StreetSurfGSは、平面ベースのオクツリー表現とセグメンテーショントレーニングを使用して、メモリコストを削減し、ユニークなカメラ特性に対応し、スケーラビリティを確保する。 スパースビューとマルチスケールの課題に対処するために、隣接する情報と長期情報を活用する2段階マッチング戦略を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T04:21:59Z)
• Urban Traffic Accident Risk Prediction Revisited: Regionality, Proximity, Similarity and Sparsity [18.566139471849844]
  交通事故は人間の健康と財産の安全に重大な危険をもたらす。 交通事故を防ぐために、リスクを予測することで関心が高まっている。 望ましい予測ソリューションは、交通事故の複雑さに対するレジリエンスを示すべきである、と我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T03:10:15Z)
• UrbanSARFloods: Sentinel-1 SLC-Based Benchmark Dataset for Urban and Open-Area Flood Mapping [24.857739769719778]
  UrbanSARFloodsは、事前処理されたSentinel-1強度データと、洪水前後に取得された干渉コヒーレンス画像を含むデータセットである。 8,879ドルの512times 512$チップで、20のランドカバークラスと18の洪水イベントにまたがって807,500$km2$をカバーしている。 我々はUrbanSARFloodsを用いて、既存の最先端の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を、オープンかつ都市的な洪水領域のセグメンテーションに使用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T14:28:43Z)
• Rethinking Urban Flood Risk Assessment By Adapting Health Domain Perspective [4.096028590445942]
  健康リスクアセスメントのアイデアに触発されて,洪水リスクアセスメントの新しい視点を提示する。 提案手法は,(1)自然感受性,(2)緩和戦略,(3)外部応力計の3つの柱に着目した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T19:12:41Z)
• SpatialRank: Urban Event Ranking with NDCG Optimization on Spatiotemporal Data [55.609946936979036]
  本研究ではSpatialRankという新しい空間イベントランキング手法を提案する。 本研究では,SpatialRankが犯罪や交通事故の最も危険性の高い場所を効果的に特定できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T06:20:21Z)
• Capsa: A Unified Framework for Quantifying Risk in Deep Neural Networks [142.67349734180445]
  ディープニューラルネットワークにリスク認識を提供する既存のアルゴリズムは複雑でアドホックである。 ここでは、リスク認識でモデルを拡張するためのフレームワークであるcapsaを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-01T02:07:47Z)
• An evaluation of deep learning models for predicting water depth evolution in urban floods [59.31940764426359]
  高空間分解能水深予測のための異なる深層学習モデルの比較を行った。 深層学習モデルはCADDIESセル-オートマタフラッドモデルによってシミュレーションされたデータを再現するために訓練される。 その結果,ディープラーニングモデルでは,他の手法に比べて誤差が低いことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T16:08:54Z)
• Pi theorem formulation of flood mapping [0.0]
  本稿では,次元のないマルチスケール機能に基づいた機械学習モデル一般化のためのフレームワークを提案する。 次元のない特徴は次元的特徴よりも優れており、モデルが1つの領域で訓練され、別の領域でテストされたときに、最も大きな利得が生じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T17:57:38Z)
• Spatial-Temporal Sequential Hypergraph Network for Crime Prediction [56.41899180029119]
  本稿では,複合犯罪の時空間パターンを包括的に符号化する時空間逐次ハイパーグラフネットワーク(ST-SHN)を提案する。 特に、長距離及びグローバルなコンテキスト下での時空間力学を扱うために、グラフ構造化されたメッセージパッシングアーキテクチャを設計する。 提案するST-SHNフレームワークは予測性能を大幅に向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-07T12:46:50Z)
• Methodological Foundation of a Numerical Taxonomy of Urban Form [62.997667081978825]
  本稿では, 生物系統学から得られた都市形態の数値分類法を提案する。 我々は同質の都市組織タイプを導出し、それら間の全体形態的類似性を決定することにより、都市形態の階層的分類を生成する。 フレーミングとプレゼンを行った後、プラハとアムステルダムの2都市でテストを行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T12:47:52Z)
• A Network Percolation-based Contagion Model of Flood Propagation and Recession in Urban Road Networks [2.5876546798940616]
  都市道路網は公共サービスの提供や緊急対応に不可欠である。 本研究では,都市道路網における洪水水の時空間拡散・後退過程を数学的に記述する。 提案モデルの適用は,2017年のハリケーン・ハーベイにおけるハリス郡の道路洪水の高解像度履歴データを用いて検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-07T17:25:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。