Fugu-MT 論文翻訳(概要): FireCastNet: Earth-as-a-Graph for Seasonal Fire Prediction

論文の概要: FireCastNet: Earth-as-a-Graph for Seasonal Fire Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01550v1
Date: Mon, 03 Feb 2025 17:30:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-05 15:03:23.543053
Title: FireCastNet: Earth-as-a-Graph for Seasonal Fire Prediction
Title（参考訳）: FireCastNet: 季節予報のためのアース・アズ・ア・グラフ
Authors: Dimitrios Michail, Charalampos Davalas, Lefki-Ioanna Panagiotou, Ioannis Prapas, Spyros Kondylatos, Nikolaos Ioannis Bountos, Ioannis Papoutsis,
Abstract要約: 本稿では,3次元畳み込みエンコーダとGraphCastを組み合わせた新しいアーキテクチャFireCastNetを提案する。 FireCastNetは、異なる空間スケールと時間スケールで、山火事につながるコンテキストをキャプチャするために訓練されている。本研究は,燃えている地域の存在を予測するためのモデルの有効性を評価することに焦点を当てた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.748450182087935
License:
Abstract: With climate change expected to exacerbate fire weather conditions, the accurate and timely anticipation of wildfires becomes increasingly crucial for disaster mitigation. In this study, we utilize SeasFire, a comprehensive global wildfire dataset with climate, vegetation, oceanic indices, and human-related variables, to enable seasonal wildfire forecasting with machine learning. For the predictive analysis, we present FireCastNet, a novel architecture which combines a 3D convolutional encoder with GraphCast, originally developed for global short-term weather forecasting using graph neural networks. FireCastNet is trained to capture the context leading to wildfires, at different spatial and temporal scales. Our investigation focuses on assessing the effectiveness of our model in predicting the presence of burned areas at varying forecasting time horizons globally, extending up to six months into the future, and on how different spatial or/and temporal context affects the performance. Our findings demonstrate the potential of deep learning models in seasonal fire forecasting; longer input time-series leads to more robust predictions, while integrating spatial information to capture wildfire spatio-temporal dynamics boosts performance. Finally, our results hint that in order to enhance performance at longer forecasting horizons, a larger receptive field spatially needs to be considered.
Abstract（参考訳）: 気候変動が気象条件を悪化させると予想されているため、山火事の正確かつタイムリーな予報は、災害の緩和にますます重要になっている。本研究では,気候,植生,海洋指標,人為的変数を含む総合的な地球規模の山火事データセットであるSeasFireを用いて,機械学習による季節的山火事予報を可能にする。本稿では3次元畳み込みエンコーダとGraphCastを組み合わせた新しいアーキテクチャFireCastNetを提案する。 FireCastNetは、異なる空間スケールと時間スケールで、山火事につながるコンテキストをキャプチャするために訓練されている。本研究は,世界規模で予測時間帯に焼成地域が存在することを予測し,今後6ヶ月までの期間を延ばし,空間的・時間的異なる状況がパフォーマンスに与える影響について検討する。本研究は,季節的な火災予報における深層学習モデルの可能性を示すものであり,より長い入力時間によってより堅牢な予測がもたらされ,一方,山火事時空間のダイナミックスを捉えるために空間情報を統合することにより,性能が向上することを示す。最後に, より長い予測地平線における性能を高めるためには, 空間的に大きな受容場を考える必要があることを示唆する。

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