論文の概要: Graph Learning-based Regional Heavy Rainfall Prediction Using Low-Cost Rain Gauges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16842v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 03:40:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:55.295747
• Title: Graph Learning-based Regional Heavy Rainfall Prediction Using Low-Cost Rain Gauges
• Title（参考訳）: 低コスト降雨量を用いたグラフ学習に基づく地域豪雨予測
• Authors: Edwin Salcedo,
• Abstract要約: 農村部における降雨の自動記録・監視・予測のための低コストIoTシステムを提案する。 第2に,グラフニューラルネットワーク(GNN)を実装した地域豪雨予測手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Accurate and timely prediction of heavy rainfall events is crucial for effective flood risk management and disaster preparedness. By monitoring, analysing, and evaluating rainfall data at a local level, it is not only possible to take effective actions to prevent any severe climate variation but also to improve the planning of surface and underground hydrological resources. However, developing countries often lack the weather stations to collect data continuously due to the high cost of installation and maintenance. In light of this, the contribution of the present paper is twofold: first, we propose a low-cost IoT system for automatic recording, monitoring, and prediction of rainfall in rural regions. Second, we propose a novel approach to regional heavy rainfall prediction by implementing graph neural networks (GNNs), which are particularly well-suited for capturing the complex spatial dependencies inherent in rainfall patterns. The proposed approach was tested using a historical dataset spanning 72 months, with daily measurements, and experimental results demonstrated the effectiveness of the proposed method in predicting heavy rainfall events, making this approach particularly attractive for regions with limited resources or where traditional weather radar or station coverage is sparse.
• Abstract（参考訳）: 集中豪雨の正確な予測は,効果的な洪水リスク管理と災害対策に不可欠である。 地域レベルでの降雨データをモニタリング・分析・評価することにより、厳しい気候変動を防ぐための効果的な行動を取るだけでなく、地表および地下の水資源の計画の改善も可能である。 しかし、開発途上国は、高コストの設置とメンテナンスのため、継続的にデータを収集する気象観測所を欠いていることが多い。 まず,地方における降雨の自動記録,監視,予測を行うための低コストなIoTシステムを提案する。 第2に,降雨パターンに固有の複雑な空間依存性を捉えるのに特に適したグラフニューラルネットワーク(GNN)を実装した地域豪雨予測手法を提案する。 提案手法は, 72ヶ月にわたる歴史的データセットを用いて, 日次測定を行い, 実験結果から, 降雨量の少ない地域や, 従来型の気象レーダや局網が不足している地域では特に魅力的であることがわかった。

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