論文の概要: Spatial Distribution-Shift Aware Knowledge-Guided Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14840v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 18:52:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:44:09.171388
• Title: Spatial Distribution-Shift Aware Knowledge-Guided Machine Learning
• Title（参考訳）: 空間分布シフトによる知識誘導型機械学習
• Authors: Arun Sharma, Majid Farhadloo, Mingzhou Yang, Ruolei Zeng, Subhankar Ghosh, Shashi Shekhar,
• Abstract要約: 多様な土壌特性と気候データの入力を考慮し,正確な土地排出予測モデルの構築を目指していた。 SDSA-KGMLモデルは中西部地域の特定状態に対して高い局所精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.414885369283509
• License:
• Abstract: Given inputs of diverse soil characteristics and climate data gathered from various regions, we aimed to build a model to predict accurate land emissions. The problem is important since accurate quantification of the carbon cycle in agroecosystems is crucial for mitigating climate change and ensuring sustainable food production. Predicting accurate land emissions is challenging since calibrating the heterogeneous nature of soil properties, moisture, and environmental conditions is hard at decision-relevant scales. Traditional approaches do not adequately estimate land emissions due to location-independent parameters failing to leverage the spatial heterogeneity and also require large datasets. To overcome these limitations, we proposed Spatial Distribution-Shift Aware Knowledge-Guided Machine Learning (SDSA-KGML), which leverages location-dependent parameters that account for significant spatial heterogeneity in soil moisture from multiple sites within the same region. Experimental results demonstrate that SDSA-KGML models achieve higher local accuracy for the specified states in the Midwest Region.
• Abstract（参考訳）: 様々な地域から収集された土壌特性と気候データの入力を考慮し,正確な土地排出予測モデルの構築を目指していた。 農業生態系における炭素循環の正確な定量化は、気候変動の緩和と持続可能な食料生産の確保に不可欠である。 土壌特性, 水分, 環境条件の不均一な性質の校正は決定関連スケールでは難しいため, 正確な土地排出予測は困難である。 従来の手法では、位置に依存しないパラメータが空間的不均一性を活用するのに失敗し、大規模なデータセットを必要とするため、土地の放出を適切に見積もることはできない。 これらの制約を克服するため,同じ領域内の複数地点からの土壌水分の空間的不均一性を考慮に入れた位置依存パラメータを利用した空間分布シフト知識誘導機械学習(SDSA-KGML)を提案する。 実験の結果,SDSA-KGMLモデルにより中西部の特定状態の局所的精度が向上することが確認された。

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