論文の概要: Analyzing Spatio-Temporal Dynamics of Dissolved Oxygen for the River Thames using Superstatistical Methods and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07599v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 16:54:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:27:04.220470
• Title: Analyzing Spatio-Temporal Dynamics of Dissolved Oxygen for the River Thames using Superstatistical Methods and Machine Learning
• Title（参考訳）: 統計的手法と機械学習を用いたテムズ川における溶存酸素の時空間動態の解析
• Authors: Hankun He, Takuya Boehringer, Benjamin Schäfer, Kate Heppell, Christian Beck,
• Abstract要約: テムズ川における溶存酸素量の予測には,数値計算法と機械学習を用いる。 長期的な予測では、Informerモデルは一貫して優れたパフォーマンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: By employing superstatistical methods and machine learning, we analyze time series data of water quality indicators for the River Thames, with a specific focus on the dynamics of dissolved oxygen. After detrending, the probability density functions of dissolved oxygen fluctuations exhibit heavy tails that are effectively modeled using $q$-Gaussian distributions. Our findings indicate that the multiplicative Empirical Mode Decomposition method stands out as the most effective detrending technique, yielding the highest log-likelihood in nearly all fittings. We also observe that the optimally fitted width parameter of the $q$-Gaussian shows a negative correlation with the distance to the sea, highlighting the influence of geographical factors on water quality dynamics. In the context of same-time prediction of dissolved oxygen, regression analysis incorporating various water quality indicators and temporal features identify the Light Gradient Boosting Machine as the best model. SHapley Additive exPlanations reveal that temperature, pH, and time of year play crucial roles in the predictions. Furthermore, we use the Transformer to forecast dissolved oxygen concentrations. For long-term forecasting, the Informer model consistently delivers superior performance, achieving the lowest MAE and SMAPE with the 192 historical time steps that we used. This performance is attributed to the Informer's ProbSparse self-attention mechanism, which allows it to capture long-range dependencies in time-series data more effectively than other machine learning models. It effectively recognizes the half-life cycle of dissolved oxygen, with particular attention to key intervals. Our findings provide valuable insights for policymakers involved in ecological health assessments, aiding in accurate predictions of river water quality and the maintenance of healthy aquatic ecosystems.
• Abstract（参考訳）: 数値計算法と機械学習を用いて,テムズ川の水質指標の時系列データを解析し,溶存酸素の動態に着目した。 解離後、溶存酸素揺らぎの確率密度関数は、$q$-ガウス分布を用いて効果的にモデル化された重い尾を持つ。 以上の結果から, 乗算経験モード分解法が最も有効な除算法として注目され, ほぼ全てのフィッティングにおいて, ログライクレーションが最も高いことが示唆された。 また,$q$-Gaussianの幅パラメータが海までの距離と負の相関を示し,地理的要因が水質動態に与える影響を明らかにする。 溶存酸素の同時予測の文脈では、様々な水質指標と時間的特徴を取り入れた回帰分析により、光グラディエントブースティングマシンが最適モデルであると判断される。 SHapley Additive exPlanationsは、温度、pH、年時が予測に重要な役割を果たすことを示した。 さらに,Transformerを用いて溶存酸素濃度を予測する。 長期予測では、Informerモデルが常に優れた性能を提供し、私たちが使用した192の歴史的時間ステップで最低のMAEとSMAPEを達成する。 このパフォーマンスは、InformerのProbSparse自己アテンションメカニズムによるもので、他の機械学習モデルよりも、時系列データの長距離依存関係を効率的にキャプチャすることができる。 溶存酸素の半減期を効果的に認識し、特に鍵間隔に注意を払っている。 本研究は,河川水質の正確な予測と健全な水生生態系の維持を支援するとともに,生態系評価に関わる政策立案者に貴重な知見を提供するものである。

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