論文の概要: Explainable Global Wildfire Prediction Models using Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07152v1
• Date: Sun, 11 Feb 2024 10:44:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 17:20:21.034362
• Title: Explainable Global Wildfire Prediction Models using Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いたグローバルワイルドファイア予測モデル
• Authors: Dayou Chen and Sibo Cheng and Jinwei Hu and Matthew Kasoar and Rossella Arcucci
• Abstract要約: 本稿では,グローバルな山火事予測のための革新的なグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。 我々のアプローチは、地球温暖化や山火事のデータをグラフ表現に変換し、ヌル海洋データロケーションのような課題に対処します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2389592950633705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Wildfire prediction has become increasingly crucial due to the escalating impacts of climate change. Traditional CNN-based wildfire prediction models struggle with handling missing oceanic data and addressing the long-range dependencies across distant regions in meteorological data. In this paper, we introduce an innovative Graph Neural Network (GNN)-based model for global wildfire prediction. We propose a hybrid model that combines the spatial prowess of Graph Convolutional Networks (GCNs) with the temporal depth of Long Short-Term Memory (LSTM) networks. Our approach uniquely transforms global climate and wildfire data into a graph representation, addressing challenges such as null oceanic data locations and long-range dependencies inherent in traditional models. Benchmarking against established architectures using an unseen ensemble of JULES-INFERNO simulations, our model demonstrates superior predictive accuracy. Furthermore, we emphasise the model's explainability, unveiling potential wildfire correlation clusters through community detection and elucidating feature importance via Integrated Gradient analysis. Our findings not only advance the methodological domain of wildfire prediction but also underscore the importance of model transparency, offering valuable insights for stakeholders in wildfire management.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の影響が拡大し、森林火災の予測がますます重要になっている。 従来のcnnベースのワイルドファイア予測モデルでは、海洋データの欠如と、気象データにおける遠方の地域間の長距離依存性に対処するのに苦労している。 本稿では,グローバルな山火事予測のための革新的なグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。 本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の空間的長所と長短記憶ネットワーク(LSTM)の時間的深度を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。 我々のアプローチは、温暖化と山火事のデータを一意にグラフ表現に変換し、ヌルオーシャンデータロケーションや従来のモデルに固有の長距離依存といった課題に対処します。 JULES-INFERNOシミュレーションのアンサンブルを用いて,既存のアーキテクチャと比較し,予測精度が優れていることを示す。 さらに,モデルの説明可能性,コミュニティ検出による潜在的ワイルドファイア相関クラスタの公開,統合勾配解析による機能の重要性の解明などを強調した。 我々の研究結果は,山火事予測の方法論的領域を前進させるだけでなく,モデル透明性の重要性を浮き彫りにした。

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