論文の概要: Ensemble quantile-based deep learning framework for streamflow and flood prediction in Australian catchments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15882v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 04:41:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:04:23.814028
• Title: Ensemble quantile-based deep learning framework for streamflow and flood prediction in Australian catchments
• Title（参考訳）: オーストラリア漁獲における河川流と洪水予測のための量子量に基づく深層学習フレームワーク
• Authors: Rohitash Chandra, Arpit Kapoor, Siddharth Khedkar, Jim Ng, R. Willem Vervoort,
• Abstract要約: 近年、洪水のような気候の極端は、オーストラリアにとって重要な環境と経済の危険を生み出している。 深層学習の手法は、極端な気候現象を予測することを約束しているが、大規模な洪水は重要な課題である。 大規模ストリームフロー予測に対処するアンサンブル量子化に基づくディープラーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31666540219908274
• License:
• Abstract: In recent years, climate extremes such as floods have created significant environmental and economic hazards for Australia. Deep learning methods have been promising for predicting extreme climate events; however, large flooding events present a critical challenge due to factors such as model calibration and missing data. We present an ensemble quantile-based deep learning framework that addresses large-scale streamflow forecasts using quantile regression for uncertainty projections in prediction. We evaluate selected univariate and multivariate deep learning models and catchment strategies. Furthermore, we implement a multistep time-series prediction model using the CAMELS dataset for selected catchments across Australia. The ensemble model employs a set of quantile deep learning models for streamflow determined by historical streamflow data. We utilise the streamflow prediction and obtain flood probability using flood frequency analysis and compare it with historical flooding events for selected catchments. Our results demonstrate notable efficacy and uncertainties in streamflow forecasts with varied catchment properties. Our flood probability estimates show good accuracy in capturing the historical floods from the selected catchments. This underscores the potential for our deep learning framework to revolutionise flood forecasting across diverse regions and be implemented as an early warning system.
• Abstract（参考訳）: 近年、洪水のような気候の極端は、オーストラリアにとって重要な環境と経済の危険を生み出している。 深層学習手法は、極端な気候事象を予測する上で有望であるが、大規模な洪水は、モデル校正やデータ不足などの要因により、重要な課題となっている。 本稿では,不確実性予測に量子回帰を用いた大規模ストリームフロー予測に対処する,アンサンブルに基づくディープラーニングフレームワークを提案する。 選択した単変量および多変量深層学習モデルとキャッチメント戦略を評価した。 さらに,オーストラリア全土で選択された捕集のために,CAMELSデータセットを用いた時系列予測モデルを実装した。 アンサンブルモデルは、過去のストリームフローデータから決定されるストリームフローに対して、数量的な深層学習モデルを用いている。 本研究では,洪水頻度解析を用いて流水予測と洪水確率を算出し,選択した漁獲量の歴史的洪水イベントと比較する。 本研究は, 河川流量予測における顕著な有効性および不確実性を示すものである。 我々の洪水確率推定は、選択した漁獲物から歴史的洪水を捉えた際の精度が良い。 このことは、我々のディープラーニングフレームワークが様々な地域にわたって洪水予測に革命をもたらし、早期警戒システムとして実装される可能性を示している。

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