論文の概要: Spatio-temporal Causal Learning for Streamflow Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17937v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 23:19:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:28:04.840652
• Title: Spatio-temporal Causal Learning for Streamflow Forecasting
• Title（参考訳）: ストリームフロー予測のための時空間因果学習
• Authors: Shu Wan, Reepal Shah, Qi Deng, John Sabo, Huan Liu, K. Selçuk,
• Abstract要約: Causal Streamflow Forecasting (CSF) はテキサス州のブラゾス川流域で実世界の調査を行っている。 提案手法は,通常の計算時間グラフニューラルネットワークより優れていることを示す。 この研究は、高度なニューラルネットワーク技術とドメイン固有の知識を組み合わせる可能性を示す、ストリームフロー予測に対する新しいアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.820781497467898
• License:
• Abstract: Streamflow plays an essential role in the sustainable planning and management of national water resources. Traditional hydrologic modeling approaches simulate streamflow by establishing connections across multiple physical processes, such as rainfall and runoff. These data, inherently connected both spatially and temporally, possess intrinsic causal relations that can be leveraged for robust and accurate forecasting. Recently, spatio-temporal graph neural networks (STGNNs) have been adopted, excelling in various domains, such as urban traffic management, weather forecasting, and pandemic control, and they also promise advances in streamflow management. However, learning causal relationships directly from vast observational data is theoretically and computationally challenging. In this study, we employ a river flow graph as prior knowledge to facilitate the learning of the causal structure and then use the learned causal graph to predict streamflow at targeted sites. The proposed model, Causal Streamflow Forecasting (CSF) is tested in a real-world study in the Brazos River basin in Texas. Our results demonstrate that our method outperforms regular spatio-temporal graph neural networks and achieves higher computational efficiency compared to traditional simulation methods. By effectively integrating river flow graphs with STGNNs, this research offers a novel approach to streamflow prediction, showcasing the potential of combining advanced neural network techniques with domain-specific knowledge for enhanced performance in hydrologic modeling.
• Abstract（参考訳）: ストリームフローは、国の水資源の持続可能な計画と管理において重要な役割を担っている。 従来の水理モデルアプローチは、降雨や流出など、複数の物理的プロセスにまたがる接続を確立することで、ストリームフローをシミュレートする。 これらのデータは本質的に空間的にも時間的にも結びついており、頑健で正確な予測に活用できる固有の因果関係を持っている。 近年,都市交通管理,天気予報,パンデミックコントロールなど,さまざまな領域で優れた時空間グラフニューラルネットワーク(STGNN)が採用され,ストリームフロー管理の進歩も約束されている。 しかし、膨大な観測データから直接因果関係を学習することは理論上、計算上困難である。 本研究では,従来の知識として川流グラフを用いて因果構造を学習し,学習した因果グラフを用いて対象地における流れの予測を行う。 提案したモデルであるCausal Streamflow Forecasting (CSF) は、テキサス州ブラゾス川流域の現実世界で試験されている。 提案手法は通常の時空間グラフニューラルネットワークより優れており,従来のシミュレーション手法と比較して計算効率が高いことを示す。 本研究は,河川流グラフとSTGNNを効果的に統合することにより,河川流予測の新しいアプローチを提供する。

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