論文の概要: High-Resolution Flood Probability Mapping Using Generative Machine Learning with Large-Scale Synthetic Precipitation and Inundation Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13936v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 22:43:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 04:28:44.073477
• Title: High-Resolution Flood Probability Mapping Using Generative Machine Learning with Large-Scale Synthetic Precipitation and Inundation Data
• Title（参考訳）: 大規模合成沈殿・浸水データを用いた生成機械学習による高分解能フラッド確率マッピング
• Authors: Lipai Huang, Federico Antolini, Ali Mostafavi, Russell Blessing, Matthew Garcia, Samuel D. Brody,
• Abstract要約: Flood-Precipitation Generative Adversarial Network (Flood-Precipitation Generative Adversarial Network)は、生成機械学習を利用して大規模な人工浸水データをシミュレートする新しい手法である。 Flood-Precip GANは、高解像度の洪水確率マップを作成するのに必要な合成洪水深度データを生成するスケーラブルなソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9719868595277402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-resolution flood probability maps are essential for addressing the limitations of existing flood risk assessment approaches but are often limited by the availability of historical event data. Also, producing simulated data needed for creating probabilistic flood maps using physics-based models involves significant computation and time effort inhibiting the feasibility. To address this gap, this study introduces Flood-Precip GAN (Flood-Precipitation Generative Adversarial Network), a novel methodology that leverages generative machine learning to simulate large-scale synthetic inundation data to produce probabilistic flood maps. With a focus on Harris County, Texas, Flood-Precip GAN begins with training a cell-wise depth estimator using a limited number of physics-based model-generated precipitation-flood events. This model, which emphasizes precipitation-based features, outperforms universal models. Subsequently, a Generative Adversarial Network (GAN) with constraints is employed to conditionally generate synthetic precipitation records. Strategic thresholds are established to filter these records, ensuring close alignment with true precipitation patterns. For each cell, synthetic events are smoothed using a K-nearest neighbors algorithm and processed through the depth estimator to derive synthetic depth distributions. By iterating this procedure and after generating 10,000 synthetic precipitation-flood events, we construct flood probability maps in various formats, considering different inundation depths. Validation through similarity and correlation metrics confirms the fidelity of the synthetic depth distributions relative to true data. Flood-Precip GAN provides a scalable solution for generating synthetic flood depth data needed to create high-resolution flood probability maps, significantly enhancing flood preparedness and mitigation efforts.
• Abstract（参考訳）: 高解像度の洪水確率マップは、既存の洪水リスク評価手法の限界に対処するために不可欠であるが、歴史的イベントデータの提供によってしばしば制限される。 また,物理モデルを用いた確率的洪水図作成に必要なシミュレーションデータの生成は,その実現可能性を抑制するための計算と時間的労力が伴う。 このギャップに対処するために,生成機械学習を利用して大規模人工浸水データをシミュレートし,確率的洪水図を作成する新しい手法であるFlood-Precip GAN(Flood-Precipitation Generative Adversarial Network)を紹介した。 テキサス州ハリス郡に焦点をあてて、Flood-Precip GANは、限られた数の物理ベースのモデル生成降水フロードイベントを使用して、細胞深度推定器を訓練することから始まる。 このモデルは降水量に基づく特徴を強調し、普遍的なモデルよりも優れています。 その後、制約のあるGAN(Generative Adversarial Network)を用いて、合成沈殿記録を条件付きで生成する。 これらの記録をフィルタリングし、真の降水パターンとの密接な整合性を確保するため、戦略的しきい値が確立されている。 各細胞について、合成事象はK-アネレスト近傍アルゴリズムを用いて滑らかに処理され、深さ推定器を通して合成深度分布を導出する。 この手順を反復し,1万回の人工降水-降水イベントを発生させた後,異なる浸水深さを考慮し,様々な形態で洪水確率マップを構築した。 類似度および相関指標による検証は、真のデータに対する合成深度分布の忠実性を確認する。 Flood-Precip GANは、高解像度の洪水確率マップを作成するのに必要な合成洪水深度データを生成するスケーラブルなソリューションを提供する。

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