論文の概要: A Spatiotemporal Radar-Based Precipitation Model for Water Level Prediction and Flood Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19943v1
- Date: Tue, 25 Mar 2025 10:14:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-27 13:21:21.867445
- Title: A Spatiotemporal Radar-Based Precipitation Model for Water Level Prediction and Flood Forecasting
- Title（参考訳）: 時空間レーダを用いた水位予測と洪水予報のための時空間降水モデル
- Authors: Sakshi Dhankhar, Stefan Wittek, Hamidreza Eivazi, Andreas Rausch,
- Abstract要約: 2017年7月、ゴスラー市とゴッティンゲン市は、わずか20分という短い警戒時間で激しい洪水に見舞われた。
これは、より信頼性が高くタイムリーな洪水予報システムの必要性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9487148673655145
- License:
- Abstract: Study Region: Goslar and G\"ottingen, Lower Saxony, Germany. Study Focus: In July 2017, the cities of Goslar and G\"ottingen experienced severe flood events characterized by short warning time of only 20 minutes, resulting in extensive regional flooding and significant damage. This highlights the critical need for a more reliable and timely flood forecasting system. This paper presents a comprehensive study on the impact of radar-based precipitation data on forecasting river water levels in Goslar. Additionally, the study examines how precipitation influences water level forecasts in G\"ottingen. The analysis integrates radar-derived spatiotemporal precipitation patterns with hydrological sensor data obtained from ground stations to evaluate the effectiveness of this approach in improving flood prediction capabilities. New Hydrological Insights for the Region: A key innovation in this paper is the use of residual-based modeling to address the non-linearity between precipitation images and water levels, leading to a Spatiotemporal Radar-based Precipitation Model with residuals (STRPMr). Unlike traditional hydrological models, our approach does not rely on upstream data, making it independent of additional hydrological inputs. This independence enhances its adaptability and allows for broader applicability in other regions with RADOLAN precipitation. The deep learning architecture integrates (2+1)D convolutional neural networks for spatial and temporal feature extraction with LSTM for timeseries forecasting. The results demonstrate the potential of the STRPMr for capturing extreme events and more accurate flood forecasting.
- Abstract（参考訳）: 研究地域:ドイツ、ローワーザクセン州ゴスラーとグッティンゲン。
調査焦点 2017年7月、ゴスラー市とゴッティンゲン市は、わずか20分間の短い警戒時間で激しい洪水が発生し、広範囲の地域洪水と大きな被害を受けた。
これは、より信頼性が高くタイムリーな洪水予報システムの必要性を強調している。
本稿では,レーダベースの降水データがゴスラーの河川水位予測に与える影響について概説する。
さらに, 降水がG\「オッティンゲン」の降水量予測に与える影響について検討した。
この解析は, レーダーによる時空間降水パターンと地上局から得られた水文センサデータを統合して, 洪水予測能力の向上におけるこのアプローチの有効性を評価する。
本稿では, 降水画像と水位の間の非線形性に対処する残差モデルを用いて, 時空間レーダを用いた降水モデル(STRPMr)を提案する。
従来の水理モデルとは異なり、我々のアプローチは上流のデータに依存しておらず、追加の水理入力とは独立している。
この独立性は適応性を高め、RADOLANの降水量の多い他の地域にも適用可能である。
深層学習アーキテクチャは(2+1)D畳み込みニューラルネットワークを空間的・時間的特徴抽出に利用し,LSTMを用いて時系列予測を行う。
その結果, STRPMrが極端なイベントを捉え, より正確な洪水予報を行う可能性が示された。
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