論文の概要: Generative weather for improved crop model simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00528v1
• Date: Sun, 31 Mar 2024 02:03:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 03:10:31.592025
• Title: Generative weather for improved crop model simulations
• Title（参考訳）: 改良作物モデルシミュレーションのための生成天気
• Authors: Yuji Saikai,
• Abstract要約: 本稿では,長期気象予報のための生成モデルを構築するための新しい手法を提案する。 その結果,従来の方法よりも顕著な改善が見られた。 個別の作物モデル作成者がこの問題にこの手法を適用し始めるためには、技術的詳細を慎重に説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and precise crop yield prediction is invaluable for decision making at both farm levels and regional levels. To make yield prediction, crop models are widely used for their capability to simulate hypothetical scenarios. While accuracy and precision of yield prediction critically depend on weather inputs to simulations, surprisingly little attention has been paid to preparing weather inputs. We propose a new method to construct generative models for long-term weather forecasts and ultimately improve crop yield prediction. We demonstrate use of the method in two representative scenarios -- single-year production of wheat, barley and canola and three-year production using rotations of these crops. Results show significant improvement from the conventional method, measured in terms of mean and standard deviation of prediction errors. Our method outperformed the conventional method in every one of 18 metrics for the first scenario and in 29 out of 36 metrics for the second scenario. For individual crop modellers to start applying the method to their problems, technical details are carefully explained, and all the code, trained PyTorch models, APSIM simulation files and result data are made available.
• Abstract（参考訳）: 精密かつ正確な収穫予測は、農業レベルと地域レベルでの意思決定に有用である。 収量予測のために、作物モデルは仮説シナリオをシミュレートする能力に広く利用されている。 収量予測の精度と精度は、シミュレーションへの気象入力に大きく依存するが、天気予報の準備には驚くほど注意が払われていない。 本研究では,長期気象予測のための生成モデルの構築と,最終的に収量予測を改善する手法を提案する。 本手法は,コムギ,オオムギ,オオムギの1年生産と,これらの作物の回転による3年生産の2つの代表的なシナリオで実演する。 その結果,予測誤差の平均偏差と標準偏差で測定した従来の手法から,有意な改善が得られた。 提案手法は,第1シナリオでは18項目中1項目,第2シナリオでは36項目中29項目において従来の手法よりも優れていた。 個別の作物モデル作成者がこの問題にメソッドを適用し始めるには、技術的な詳細を慎重に説明し、訓練済みのPyTorchモデル、APSIMシミュレーションファイル、結果データなどすべてのコードが利用可能である。

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