論文の概要: Advancing Time Series Wildfire Spread Prediction: Modeling Improvements and the WSTS+ Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12003v2
• Date: Thu, 20 Mar 2025 06:36:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 19:00:41.293477
• Title: Advancing Time Series Wildfire Spread Prediction: Modeling Improvements and the WSTS+ Benchmark
• Title（参考訳）: 時系列ワイルドファイアの拡散予測の改善: モデリングの改善とWSTS+ベンチマーク
• Authors: Saad Lahrichi, Jake Bova, Jesse Johnson, Jordan Malof,
• Abstract要約: 我々は,1日および複数日の入力シナリオに対して,最先端(SOTA)の精度を実現するための様々なモデリング改善を提案する。 先行研究と一致して,時系列入力を用いたモデルが最も精度が高いことが判明した。 当社のベンチマークは、歴史データの年数を2倍にし、地理的範囲を拡大し、我々の知る限り、時系列ベースの山火事拡散予測のための最大の公開ベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4999444543328289
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• Abstract: Recent research has demonstrated the potential of deep neural networks (DNNs) to accurately predict wildfire spread on a given day based upon high-dimensional explanatory data from a single preceding day, or from a time series of T preceding days. Here, we introduce a variety of modeling improvements that achieve state-of-the-art (SOTA) accuracy for both single-day and multi-day input scenarios, as evaluated on a large public benchmark for next-day wildfire spread, termed the WildfireSpreadTS (WSTS) benchmark. Consistent with prior work, we found that models using time-series input obtained the best overall accuracy. Furthermore, we create a new benchmark, WSTS+, by incorporating four additional years of historical wildfire data into the WSTS benchmark. Our benchmark doubles the number of unique years of historical data, expands its geographic scope, and, to our knowledge, represents the largest public benchmark for time-series-based wildfire spread prediction.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、前日の高次元説明データや前日の時系列に基づいて、特定の日に広がる山火事を正確に予測するディープニューラルネットワーク(DNN)の可能性が実証されている。 本稿では,1日および複数日の入力シナリオに対して,最先端のSOTA(State-of-the-art)精度を実現するための様々なモデリング改善について紹介する。 先行研究と一致して,時系列入力を用いたモデルが最も精度が高いことが判明した。 さらに、WSTSベンチマークに4年間の過去の山火事データを組み込むことで、新しいベンチマークであるWSTS+を作成しました。 当社のベンチマークは、歴史データの年数を2倍にし、地理的範囲を拡大し、我々の知る限り、時系列ベースの山火事拡散予測のための最大の公開ベンチマークである。

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