Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting unobserved climate time series data at distant areas via spatial correlation using reservoir computing

論文の概要: Predicting unobserved climate time series data at distant areas via spatial correlation using reservoir computing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03061v1
Date: Wed, 5 Jun 2024 08:39:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 19:19:28.716179
Title: Predicting unobserved climate time series data at distant areas via spatial correlation using reservoir computing
Title（参考訳）: 貯留層計算を用いた空間相関による遠隔地における観測されていない気候時系列データの予測
Authors: Shihori Koyama, Daisuke Inoue, Hiroaki Yoshida, Kazuyuki Aihara, Gouhei Tanaka,
Abstract要約: 本研究は, 気象要素, 特に地表温度と圧力を, データ観測点から離れた目標地点で予測することに焦点を当てた。その結果,予測精度は観測地点と目標地点の距離によって低下することがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.008022566317949
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Collecting time series data spatially distributed in many locations is often important for analyzing climate change and its impacts on ecosystems. However, comprehensive spatial data collection is not always feasible, requiring us to predict climate variables at some locations. This study focuses on a prediction of climatic elements, specifically near-surface temperature and pressure, at a target location apart from a data observation point. Our approach uses two prediction methods: reservoir computing (RC), known as a machine learning framework with low computational requirements, and vector autoregression models (VAR), recognized as a statistical method for analyzing time series data. Our results show that the accuracy of the predictions degrades with the distance between the observation and target locations. We quantitatively estimate the distance in which effective predictions are possible. We also find that in the context of climate data, a geographical distance is associated with data correlation, and a strong data correlation significantly improves the prediction accuracy with RC. In particular, RC outperforms VAR in predicting highly correlated data within the predictive range. These findings suggest that machine learning-based methods can be used more effectively to predict climatic elements in remote locations by assessing the distance to them from the data observation point in advance. Our study on low-cost and accurate prediction of climate variables has significant value for climate change strategies.
Abstract（参考訳）: 多くの場所で空間的に分布する時系列データを収集することは、気候変動とその生態系への影響を分析するためにしばしば重要である。しかし、包括的空間データ収集は必ずしも実現可能ではなく、ある場所では気候変数を予測する必要がある。本研究は, 気象要素, 特に地表温度と圧力を, データ観測点から離れた目標地点で予測することに焦点を当てた。提案手法では,低計算要求の機械学習フレームワークとして知られる貯水池計算(RC)と,時系列データ解析の統計的手法として認識されるベクトル自己回帰モデル(VAR)の2つの予測手法を用いる。その結果,予測精度は観測地点と目標地点の距離によって低下することがわかった。有効予測が可能な距離を定量的に推定する。また,気候データにおいては,地理的距離がデータ相関に関連付けられ,強いデータ相関がRCによる予測精度を著しく向上させることがわかった。特に、RCは、予測範囲内で高度に相関したデータを予測する際にVARより優れる。これらの結果から,データ観測点からの距離を事前に評価することにより,遠隔地における気候要素の予測に機械学習を用いた手法をより効果的に利用できることが示唆された。気候変数の低コストかつ高精度な予測に関する本研究は,気候変動戦略にとって重要な意味を持つ。

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