論文の概要: GroundHog: Revolutionizing GLDAS Groundwater Storage Downscaling for Enhanced Recharge Estimation in Bangladesh
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22771v1
- Date: Fri, 28 Mar 2025 04:56:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-01 14:38:09.239390
- Title: GroundHog: Revolutionizing GLDAS Groundwater Storage Downscaling for Enhanced Recharge Estimation in Bangladesh
- Title（参考訳）: グラウンドホッグ:バングラデシュのリチャージ率向上のためのGLDAS地下水貯水量ダウンスケーリング
- Authors: Saleh Sakib Ahmed, Rashed Uz Zzaman, Saifur Rahman Jony, Faizur Rahman Himel, Afroza Sharmin, A. H. M. Khalequr Rahman, M. Sohel Rahman, Sara Nowreen,
- Abstract要約: 現在の手法は短期予測を優先し、多年適用性に欠け、実用性を制限している。
データギャップを軽減するMLモデルを開発し、最大および最小GWL予測に対して0.855および0.963のR2$スコアを達成した。
低分解能(25km) GLDASデータを入力として使用し、高分解能(2km) GWLを生成し、優れたR2$スコア0.96を達成するアップサンプリングモデルを訓練する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7666125691343575
- License:
- Abstract: Long-term groundwater level (GWL) measurement is vital for effective policymaking and recharge estimation using annual maxima and minima. However, current methods prioritize short-term predictions and lack multi-year applicability, limiting their utility. Moreover, sparse in-situ measurements lead to reliance on low-resolution satellite data like GLDAS as the ground truth for Machine Learning models, further constraining accuracy. To overcome these challenges, we first develop an ML model to mitigate data gaps, achieving $R^2$ scores of 0.855 and 0.963 for maximum and minimum GWL predictions, respectively. Subsequently, using these predictions and well observations as ground truth, we train an Upsampling Model that uses low-resolution (25 km) GLDAS data as input to produce high-resolution (2 km) GWLs, achieving an excellent $R^2$ score of 0.96. Our approach successfully upscales GLDAS data for 2003-2024, allowing high-resolution recharge estimations and revealing critical trends for proactive resource management. Our method allows upsampling of groundwater storage (GWS) from GLDAS to high-resolution GWLs for any points independently of officially curated piezometer data, making it a valuable tool for decision-making.
- Abstract（参考訳）: 長期地下水位(GWL)の測定は,年間最大値と最小値を用いて,効果的な政策立案と再充足推定に不可欠である。
しかし、現在の手法では短期予測が優先され、多年にわたる適用性が欠如しており、実用性は制限されている。
さらに、スパースその場測定は、GLDASのような低解像度の衛星データを機械学習モデルの基礎的真実として依存させ、さらなる制約精度を向上させる。
これらの課題を克服するために、まずデータギャップを軽減するMLモデルを開発し、最大GWL予測と最小GWL予測でそれぞれ0.855と0.963のR^2$スコアを達成した。
その後、これらの予測と観測を地平として用い、低分解能(25km) GLDASデータを入力として使用するアップサンプリングモデルを訓練し、高分解能(2km) GWLを生成し、優れたR^2$スコア0.96を得る。
提案手法は,2003-2024年におけるGLDASデータのスケールアップに成功し,高分解能リチャージ推定を実現し,プロアクティブな資源管理における重要なトレンドを明らかにした。
GLDAS から高分解能 GWL への地下水貯留(GWS) のアップサンプリングを, 公式なキュレートされたピエゾメータデータとは無関係に行うことができ, 意思決定に有用なツールとなる。
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