論文の概要: Denoising Diffusion Probabilistic Models for Coastal Inundation Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05381v1
• Date: Thu, 08 May 2025 16:13:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.954191
• Title: Denoising Diffusion Probabilistic Models for Coastal Inundation Forecasting
• Title（参考訳）: 沿岸浸水予測のための拡散確率モデル
• Authors: Kazi Ashik Islam, Zakaria Mehrab, Mahantesh Halappanavar, Henning Mortveit, Sridhar Katragadda, Jon Derek Loftis, Madhav Marathe,
• Abstract要約: DIFFFLOODは,拡散モデルに基づく確率予測手法である。 空間的コンテキストと時間的コンテキストの両方を考慮して、場所における浸水レベルを予測する。 バージニア州東部海岸の海岸浸水データに基づいてDIFFFLOODを訓練・試験した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6678519883651677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Coastal flooding poses significant risks to communities, necessitating fast and accurate forecasting methods to mitigate potential damage. To approach this problem, we present DIFF-FLOOD, a probabilistic spatiotemporal forecasting method designed based on denoising diffusion models. DIFF-FLOOD predicts inundation level at a location by taking both spatial and temporal context into account. It utilizes inundation levels at neighboring locations and digital elevation data as spatial context. Inundation history from a context time window, together with additional co-variates are used as temporal context. Convolutional neural networks and cross-attention mechanism are then employed to capture the spatiotemporal dynamics in the data. We trained and tested DIFF-FLOOD on coastal inundation data from the Eastern Shore of Virginia, a region highly impacted by coastal flooding. Our results show that, DIFF-FLOOD outperforms existing forecasting methods in terms of prediction performance (6% to 64% improvement in terms of two performance metrics) and scalability.
• Abstract（参考訳）: 沿岸の洪水は地域社会に重大なリスクをもたらし、潜在的損害を軽減するために迅速かつ正確な予測方法を必要とする。 そこで本研究では,拡散モデルに基づく確率的時空間予測手法であるDIFF-FLOODを提案する。 DIFF-FLOODは、空間的・時間的文脈を考慮に入れ、場所における浸水レベルを予測する。 隣接する場所の浸水レベルとデジタル標高データを空間的文脈として利用する。 コンテキスト時間ウィンドウからの浸出履歴と追加の共変分を時間的コンテキストとして使用する。 畳み込みニューラルネットワークとクロスアテンション機構を使用して、データの時空間ダイナミクスをキャプチャする。 海岸の洪水の影響を強く受けているバージニア州東部海岸の海岸浸水データに基づいて,DIFF-FLOODを訓練・試験した。 その結果,DIFF-FLOODは予測性能(2つの性能指標で6%から64%改善)とスケーラビリティにおいて,既存の予測手法よりも優れていた。

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