論文の概要: Identifying Key Drivers of Heatwaves: A Novel Spatio-Temporal Framework for Extreme Event Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10108v1
- Date: Fri, 15 Nov 2024 11:09:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-18 15:37:34.783408
- Title: Identifying Key Drivers of Heatwaves: A Novel Spatio-Temporal Framework for Extreme Event Detection
- Title（参考訳）: 熱波のキードライバの同定: 極端事象検出のための新しい時空間フレームワーク
- Authors: J. Pérez-Aracil, C. Peláez-Rodríguez, Ronan McAdam, Antonello Squintu, Cosmin M. Marina, Eugenio Lorente-Ramos, Niklas Luther, Veronica Torralba, Enrico Scoccimarro, Leone Cavicchia, Matteo Giuliani, Eduardo Zorita, Felicitas Hansen, David Barriopedro, Ricardo Garcia-Herrera, Pedro A. Gutiérrez, Jürg Luterbacher, Elena Xoplaki, Andrea Castelletti, S. Salcedo-Sanz,
- Abstract要約: ヒートウェーブ(英: Heatwaves、HW)は、社会や環境に重大な影響を及ぼす極端な大気現象である。
本研究は,極寒時の運転者識別のための一般的な手法を提案する。
クラスタリングアルゴリズムとアンサンブル進化アルゴリズムを組み合わせることにより,鍵即時(短期)のHWドライバを識別する新しいフレームワーク(STCO-FS)を提案する。
イタリア・アダ川流域のHWの解析に本手法を適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3722321649671567
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- Abstract: Heatwaves (HWs) are extreme atmospheric events that produce significant societal and environmental impacts. Predicting these extreme events remains challenging, as their complex interactions with large-scale atmospheric and climatic variables are difficult to capture with traditional statistical and dynamical models. This work presents a general method for driver identification in extreme climate events. A novel framework (STCO-FS) is proposed to identify key immediate (short-term) HW drivers by combining clustering algorithms with an ensemble evolutionary algorithm. The framework analyzes spatio-temporal data, reduces dimensionality by grouping similar geographical nodes for each variable, and develops driver selection in spatial and temporal domains, identifying the best time lags between predictive variables and HW occurrences. The proposed method has been applied to analyze HWs in the Adda river basin in Italy. The approach effectively identifies significant variables influencing HWs in this region. This research can potentially enhance our understanding of HW drivers and predictability.
- Abstract（参考訳）: ヒートウェーブ(英: Heatwaves、HW)は、社会や環境に重大な影響を及ぼす極端な大気現象である。
これらの極端な事象を予測することは、大規模な大気および気候変数との複雑な相互作用が、伝統的な統計モデルや力学モデルで捉えるのが難しいため、依然として困難である。
本研究は,極寒時の運転者識別のための一般的な手法を提案する。
クラスタリングアルゴリズムとアンサンブル進化アルゴリズムを組み合わせることにより,鍵即時(短期)のHWドライバを識別する新しいフレームワーク(STCO-FS)を提案する。
このフレームワークは時空間データを解析し、各変数に類似した地理的ノードをグループ化して次元性を減少させ、空間的および時間的領域におけるドライバの選択を発達させ、予測変数とHW発生の最良の時間ラグを特定する。
イタリア・アダ川流域のHWの解析に本手法を適用した。
このアプローチは、この地域のHWに影響を与える重要な変数を効果的に同定する。
この研究は、HWドライバの理解と予測可能性を高める可能性がある。
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