論文の概要: Recurrent Neural Networks for Modelling Gross Primary Production

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12745v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 09:46:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 15:36:14.862426
• Title: Recurrent Neural Networks for Modelling Gross Primary Production
• Title（参考訳）: グロース生産のモデル化のためのリカレントニューラルネットワーク
• Authors: David Montero, Miguel D. Mahecha, Francesco Martinuzzi, César Aybar, Anne Klosterhalfen, Alexander Knohl, Franziska Koebsch, Jesús Anaya, Sebastian Wieneke,
• Abstract要約: グロス・プライマリ・プロダクション (Gross Primary Production) は、特に森林にとって最大の大気から土地へのCO$のフラックスである。 ディープラーニングは、新しい視点を提供し、日々のMMEを推定するニューラルネットワークアーキテクチャの可能性は、まだ解明されていない。 本稿では,RNN,GRU(Gated Recurrent Units),LSTM(Long-Short Term Memorys)の3つのアーキテクチャの比較分析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.819587029115205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate quantification of Gross Primary Production (GPP) is crucial for understanding terrestrial carbon dynamics. It represents the largest atmosphere-to-land CO$_2$ flux, especially significant for forests. Eddy Covariance (EC) measurements are widely used for ecosystem-scale GPP quantification but are globally sparse. In areas lacking local EC measurements, remote sensing (RS) data are typically utilised to estimate GPP after statistically relating them to in-situ data. Deep learning offers novel perspectives, and the potential of recurrent neural network architectures for estimating daily GPP remains underexplored. This study presents a comparative analysis of three architectures: Recurrent Neural Networks (RNNs), Gated Recurrent Units (GRUs), and Long-Short Term Memory (LSTMs). Our findings reveal comparable performance across all models for full-year and growing season predictions. Notably, LSTMs outperform in predicting climate-induced GPP extremes. Furthermore, our analysis highlights the importance of incorporating radiation and RS inputs (optical, temperature, and radar) for accurate GPP predictions, particularly during climate extremes.
• Abstract（参考訳）: Grossプライマリ生産(GPP)の正確な定量化は、地球上の炭素動態を理解する上で重要である。 大気から土地へのCO$2$フラックスであり、特に森林にとって重要である。 Eddy Covariance (EC) 測定は生態系スケールの GPP 定量化に広く用いられているが、世界規模では疎らである。 局所的なEC測定を欠いた領域では、リモートセンシング(RS)データが統計的にその場のデータに関連付けた後、GPPを推定するために使用されるのが一般的である。 ディープラーニングは新たな視点を提供し、毎日のGPPを見積もる再帰的なニューラルネットワークアーキテクチャの可能性は、まだ調査されていない。 本稿では,RNN(Recurrent Neural Networks),Gated Recurrent Units(GRU),Long-Short Term Memory(LSTM)の3つのアーキテクチャの比較分析を行った。 以上の結果から,全モデルに比較して,年間および成長期の予測結果が得られた。 特に、LSTMは気候によって引き起こされるGPP極度の予測に優れる。 さらに,GPPの正確な予測には,放射とRS入力(光学,温度,レーダ)を取り入れることの重要性を強調した。

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