論文の概要: Hybrid Phenology Modeling for Predicting Temperature Effects on Tree Dormancy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16848v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 10:41:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:40:59.853705
• Title: Hybrid Phenology Modeling for Predicting Temperature Effects on Tree Dormancy
• Title（参考訳）: 樹木休眠の温度効果予測のためのハイブリッド現象モデリング
• Authors: Ron van Bree, Diego Marcos, Ioannis Athanasiadis,
• Abstract要約: 本稿では,果樹の休眠を表現した表現学モデルを提案する。 われわれのアプローチは、長年にわたる開花予測において、従来の生物物理学モデルと機械学習モデルの両方を一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.537907917185119
• License:
• Abstract: Biophysical models offer valuable insights into climate-phenology relationships in both natural and agricultural settings. However, there are substantial structural discrepancies across models which require site-specific recalibration, often yielding inconsistent predictions under similar climate scenarios. Machine learning methods offer data-driven solutions, but often lack interpretability and alignment with existing knowledge. We present a phenology model describing dormancy in fruit trees, integrating conventional biophysical models with a neural network to address their structural disparities. We evaluate our hybrid model in an extensive case study predicting cherry tree phenology in Japan, South Korea and Switzerland. Our approach consistently outperforms both traditional biophysical and machine learning models in predicting blooming dates across years. Additionally, the neural network's adaptability facilitates parameter learning for specific tree varieties, enabling robust generalization to new sites without site-specific recalibration. This hybrid model leverages both biophysical constraints and data-driven flexibility, offering a promising avenue for accurate and interpretable phenology modeling.
• Abstract（参考訳）: 生物物理学モデルは、自然環境と農業環境の両方において、気候-現象学の関係についての貴重な洞察を提供する。 しかし、サイト固有の再校正を必要とするモデルにはかなり構造的な違いがあり、しばしば同様の気候シナリオ下では矛盾した予測をもたらす。 機械学習手法は、データ駆動型ソリューションを提供するが、解釈可能性や既存の知識との整合性が欠けていることが多い。 本稿では,果樹の休眠を表現した表現学モデルを提案し,その構造的差異に対処するために,従来の生物物理モデルとニューラルネットワークを統合した。 本研究は,日本,韓国,スイスの桜の表現学を予測する広範囲なケーススタディにおけるハイブリッドモデルの評価である。 われわれのアプローチは、長年にわたる開花予測において、従来の生物物理学モデルと機械学習モデルの両方を一貫して上回っている。 さらに、ニューラルネットワークの適応性は、特定の木の種類に対するパラメータ学習を容易にし、サイト固有の再校正なしに新しいサイトへの堅牢な一般化を可能にする。 このハイブリッドモデルは、生物物理学的制約とデータ駆動の柔軟性の両方を活用し、正確かつ解釈可能な表現学モデリングのための有望な道を提供する。

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