論文の概要: Spatiotemporal Forecasting in Climate Data Using EOFs and Machine Learning Models: A Case Study in Chile
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17495v1
- Date: Fri, 21 Feb 2025 01:34:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-26 15:22:33.656749
- Title: Spatiotemporal Forecasting in Climate Data Using EOFs and Machine Learning Models: A Case Study in Chile
- Title（参考訳）: EOFと機械学習モデルを用いた気候データの時空間予測 : チリを事例として
- Authors: Mauricio Herrera, Francisca Kleisinger, Andrés Wilsón,
- Abstract要約: 本研究は、時系列予測のための機械学習(ML)手法と確立された統計的手法を統合する、革新的で効率的なハイブリッド手法を用いる。
この手法はチリの領域をカバーする気候データグリッドに適用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Effective resource management and environmental planning in regions with high climatic variability, such as Chile, demand advanced predictive tools. This study addresses this challenge by employing an innovative and computationally efficient hybrid methodology that integrates machine learning (ML) methods for time series forecasting with established statistical techniques. The spatiotemporal data undergo decomposition using time-dependent Empirical Orthogonal Functions (EOFs), denoted as \(\phi_{k}(t)\), and their corresponding spatial coefficients, \(\alpha_{k}(s)\), to reduce dimensionality. Wavelet analysis provides high-resolution time and frequency information from the \(\phi_{k}(t)\) functions, while neural networks forecast these functions within a medium-range horizon \(h\). By utilizing various ML models, particularly a Wavelet - ANN hybrid model, we forecast \(\phi_{k}(t+h)\) up to a time horizon \(h\), and subsequently reconstruct the spatiotemporal data using these extended EOFs. This methodology is applied to a grid of climate data covering the territory of Chile. It transitions from a high-dimensional multivariate spatiotemporal data forecasting problem to a low-dimensional univariate forecasting problem. Additionally, cluster analysis with Dynamic Time Warping for defining similarities between rainfall time series, along with spatial coherence and predictability assessments, has been instrumental in identifying geographic areas where model performance is enhanced. This approach also elucidates the reasons behind poor forecast performance in regions or clusters with low spatial coherence and predictability. By utilizing cluster medoids, the forecasting process becomes more practical and efficient. This compound approach significantly reduces computational complexity while generating forecasts of reasonable accuracy and utility.
- Abstract（参考訳）: チリのような気候変動の高い地域では、効果的な資源管理と環境計画が、高度な予測ツールを必要としている。
本研究は、時系列予測のための機械学習(ML)手法と確立された統計的手法を統合する、革新的で計算効率のよいハイブリッド手法を用いて、この問題に対処する。
時間依存的経験的直交関数(EOFs)を用いた時空間データの分解
(t)\)とその対応する空間係数 \(\alpha_{k}
(s) 次元を減少させる。
ウェーブレット解析は \(\phi_{k} からの高分解能時間と周波数情報を提供する
(t)\ 関数は、ニューラルネットワークが中距離地平線 \(h\) 内でこれらの関数を予測するのに対してである。
各種MLモデル,特にウェーブレット-ANNハイブリッドモデルを利用することで,時間水平線(h)まで(\phi_{k}(t+h)\)を予測し,これらの拡張EOFを用いて時空間データを再構成する。
この手法はチリの領域をカバーする気候データグリッドに適用される。
高次元多変量時空間データ予測問題から低次元単変量予測問題へ遷移する。
また,降雨時系列間の類似性を定義するための動的時間ワープを用いたクラスタ解析や,空間的コヒーレンスと予測可能性評価は,モデル性能が向上した地理的領域の同定に有効である。
このアプローチはまた、空間コヒーレンスと予測可能性の低い領域やクラスタにおける予測性能の低下の原因を解明する。
クラスターメドイドを利用することで、予測プロセスはより実用的で効率的になる。
この複雑なアプローチは、妥当な精度と有用性の予測を生成しながら、計算の複雑さを著しく低減する。
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