論文の概要: Deep learning meets tree phenology modeling: PhenoFormer vs. process-based models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23327v1
- Date: Wed, 30 Oct 2024 15:40:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-01 16:58:19.189682
- Title: Deep learning meets tree phenology modeling: PhenoFormer vs. process-based models
- Title（参考訳）: 深層学習と樹木表現学モデリング--PhenoFormer vs. プロセスベースモデル
- Authors: Vivien Sainte Fare Garnot, Lynsay Spafford, Jelle Lever, Christian Sigg, Barbara Pietragalla, Yann Vitasse, Arthur Gessler, Jan Dirk Wegner,
- Abstract要約: PhenoFormerは、気候データ分布の変化の下で表現学を予測するのに、従来の統計手法よりも適したニューラルネットワークである。
スイスの9種の木質植物から得られた70年間の70万の現象学観測データから,PhenoFormerが従来の機械学習手法より優れていることを示す数値実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.864610688022995
- License:
- Abstract: Phenology, the timing of cyclical plant life events such as leaf emergence and coloration, is crucial in the bio-climatic system. Climate change drives shifts in these phenological events, impacting ecosystems and the climate itself. Accurate phenology models are essential to predict the occurrence of these phases under changing climatic conditions. Existing methods include hypothesis-driven process models and data-driven statistical approaches. Process models account for dormancy stages and various phenology drivers, while statistical models typically rely on linear or traditional machine learning techniques. Research shows that process models often outperform statistical methods when predicting under climate conditions outside historical ranges, especially with climate change scenarios. However, deep learning approaches remain underexplored in climate phenology modeling. We introduce PhenoFormer, a neural architecture better suited than traditional statistical methods at predicting phenology under shift in climate data distribution, while also bringing significant improvements or performing on par to the best performing process-based models. Our numerical experiments on a 70-year dataset of 70,000 phenological observations from 9 woody species in Switzerland show that PhenoFormer outperforms traditional machine learning methods by an average of 13% R2 and 1.1 days RMSE for spring phenology, and 11% R2 and 0.7 days RMSE for autumn phenology, while matching or exceeding the best process-based models. Our results demonstrate that deep learning has the potential to be a valuable methodological tool for accurate climate-phenology prediction, and our PhenoFormer is a first promising step in improving phenological predictions before a complete understanding of the underlying physiological mechanisms is available.
- Abstract（参考訳）: 葉の出現や着色といった循環植物活動のタイミングである現象は,生物気候システムにおいて重要である。
気候変動はこれらの現象の変化を加速させ、生態系や気候そのものに影響を及ぼす。
正確な表現学モデルは、気候条件の変化の下でこれらの相の発生を予測するのに不可欠である。
既存の手法には仮説駆動型プロセスモデルとデータ駆動型統計手法がある。
プロセスモデルは休眠期と様々な現象学のドライバを考慮し、統計モデルは典型的には線形または伝統的な機械学習技術に依存する。
研究によると、プロセスモデルは、特に気候変動のシナリオにおいて、歴史的範囲外の気候条件下での予測において、統計学的手法よりも優れていることがしばしば示されている。
しかし、深層学習のアプローチは、気候現象学モデリングでは未熟である。
PhenoFormerは、気候データ分布の変化の下での表現学を予測するのに、従来の統計手法よりも適したニューラルネットワークである。
スイスの9種の木質樹種から70,000の表現学的観測データを用いて,春の表現学では平均13% R2と1.1日 RMSE,秋の表現学では11% R2と0.7日 RMSEが,秋の表現学ではPhenoFormerは平均13% R2と1.1日,秋の表現学では11% R2と0。
我々のPhenoFormerは、基礎となる生理的メカニズムが完全に理解される前に、表現学的予測を改善するための第1のステップである。
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