論文の概要: Analysis of Droughts and Their Intensities in California from 2000 to 2020

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04303v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 22:57:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:39:14.360708
• Title: Analysis of Droughts and Their Intensities in California from 2000 to 2020
• Title（参考訳）: 2000年から2020年におけるカリフォルニアの干ばつとその強度の分析
• Authors: Ujjwal, Shikha C. Patel, Bansari K. Shah, Nicholas Ogbonna, Huthaifa I Ashqar,
• Abstract要約: 干ばつは世界中で持続的な脅威とみなされており、その出現に寄与する様々な要因の複雑なメカニズムが理解しづらい。 干ばつとその深刻度傾向は、干ばつによる経済的な影響がかなり大きいため、米国でも懸念されている。 カリフォルニア州はアメリカ合衆国にとって最大の農業貢献者であり、そのシェアは約12%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0839935418172268
• License:
• Abstract: Drought has been perceived as a persistent threat globally and the complex mechanism of various factors contributing to its emergence makes it more troublesome to understand. Droughts and their severity trends have been a point of concern in the USA as well, since the economic impact of droughts has been substantial, especially in parts that contribute majorly to US agriculture. California is the biggest agricultural contributor to the United States with its share amounting up to 12% approximately for all of US agricultural produce. Although, according to a 20-year average, California ranks fifth on the list of the highest average percentage of drought-hit regions. Therefore, drought analysis and drought prediction are of crucial importance for California in order to mitigate the associated risks. However, the design of a consistent drought prediction model based on the dynamic relationship of the drought index remains a challenging task. In the present study, we trained a Voting Ensemble classifier utilizing a soft voting system and three different Random Forest models, to predict the presence of drought and also its intensity. In this paper, initially, we have discussed the trends of droughts and their intensities in various California counties reviewed the correlation of meteorological indicators with drought intensities and used these meteorological indicators for drought prediction so as to evaluate their effectiveness as well as significance.
• Abstract（参考訳）: 干ばつは世界中で持続的な脅威とみなされており、その出現に寄与する様々な要因の複雑なメカニズムが理解しづらい。 干ばつとその深刻度傾向は、特に米国の農業に大きく貢献する部分において、干ばつによる経済的影響がかなり大きいため、アメリカ合衆国でも懸念されている。 カリフォルニア州はアメリカ合衆国にとって最大の農業貢献者であり、そのシェアは約12%である。 しかし、20年平均のカリフォルニア州は干ばつ地域の平均的な割合で5位にランクされている。 したがって、干ばつの分析と干ばつ予測は、関連するリスクを軽減するために、カリフォルニアにとって極めて重要である。 しかし,干ばつ指数の動的関係に基づく一貫した干ばつ予測モデルの設計は依然として困難な課題である。 本研究では,ソフト投票システムと3種類のランダムフォレストモデルを用いた投票アンサンブル分類器を訓練し,干ばつの有無と強度を予測する。 本稿では,まず,カリフォルニア各郡における干ばつとその強度の動向を考察し,これらの気象指標を干ばつ予測に利用して,その効果と意義を評価する。

関連論文リスト

• The unrealized potential of agroforestry for an emissions-intensive agricultural commodity [48.652015514785546]
  機械学習を用いて、西アフリカ地域全体での日陰木カバーと炭素ストックの見積もりを生成します。 既存の陰木カバーは低く、空間的に気候の脅威と一致していないことが判明した。 しかし、このセクターが毎年高い炭素フットプリントのかなりの割合とバランスをとるという、巨大な非現実的な可能性も見出されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T10:02:32Z)
• MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
  気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。 以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。 本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z)
• Climate Change Impact on Agricultural Land Suitability: An Interpretable Machine Learning-Based Eurasia Case Study [94.07737890568644]
  2021年現在、世界中で約8億8800万人が飢餓と栄養失調に見舞われている。 気候変動は農地の適性に大きな影響を及ぼし、深刻な食糧不足に繋がる可能性がある。 本研究は,経済・社会問題に苦しむ中央ユーラシアを対象とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T15:15:28Z)
• Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
  農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。 私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。 主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z)
• Multi-scale Digital Twin: Developing a fast and physics-informed surrogate model for groundwater contamination with uncertain climate models [53.44486283038738]
  気候変動は地下水汚染の長期的な土壌管理問題を悪化させる。 U-Net強化フーリエニューラル汚染(PDENO)を用いた物理インフォームド機械学習サロゲートモデルを開発した。 並行して、気候データと組み合わされた畳み込みオートエンコーダを開発し、アメリカ合衆国全体の気候領域の類似性の次元を減少させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-20T06:46:35Z)
• Quantitative Assessment of Drought Impacts Using XGBoost based on the Drought Impact Reporter [0.0]
  気候変動の下では、干ばつの発生頻度、強度、空間的な範囲が増加し、社会経済的コストが上昇する。 テキサス州における多カテゴリー干ばつの影響を予測するための極勾配モデル(XGBoost)に基づくフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-04T22:16:13Z)
• On the Generalization of Agricultural Drought Classification from Climate Data [0.1908788674366693]
  干ばつの発生は遅く、様々な外部要因に依存するため、気候データの干ばつ検出は困難である。 我々は,水文モデルから得られた土壌水分指数(SMI)を構築した。 SMIに基づく干ばつ分類において,異なるモデルと逐次帰納的バイアスを伴わないモデルを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-30T14:49:46Z)
• An Evaluation of Machine Learning and Deep Learning Models for Drought Prediction using Weather Data [1.1977931648859175]
  干ばつは深刻な自然災害であり、長い期間と幅広い影響がある。 干ばつによる損失を減らすため、干ばつ予測は、対応する干ばつ防止と防災対策の基盤となる。 気象データを用いて機械学習モデルで干ばつを正確に予測できるかどうかは不明だ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T10:19:43Z)
• From Static to Dynamic Prediction: Wildfire Risk Assessment Based on Multiple Environmental Factors [69.9674326582747]
  ワイルドファイアはアメリカ合衆国西海岸で頻繁に起こる最大の災害の1つである。 カリフォルニアの山火事リスクが高い地域を解析・評価するための静的・動的予測モデルを提案します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-14T17:56:17Z)
• Prediction of short and long-term droughts using artificial neural networks and hydro-meteorological variables [0.0]
  ニューラルネットワーク(ANN)のモデルは、標準降水指数(SPI)を異なる時間スケールで使用することにより、短期および長期の干ばつを予測するために使用される。 その結果,全ての水文-気象変数の応用は,異なる時間スケールでのSPIの予測を著しく改善することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-03T23:20:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。