論文の概要: Riverine Flood Prediction and Early Warning in Mountainous Regions using Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18645v1
• Date: Sat, 24 May 2025 11:10:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.563066
• Title: Riverine Flood Prediction and Early Warning in Mountainous Regions using Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 人工知能を用いた山岳地域における河川洪水予測と早期警戒
• Authors: Haleema Bibi, Sadia Saleem, Zakia Jalil, Muhammad Nasir, Tahani Alsubait,
• Abstract要約: 本研究は,パキスタンとアフガニスタンの間を流れるカブール川を,越境流域における洪水予報の複雑さを反映したケーススタディとして用いた。 本研究は,衛星を用いた気候データを用いて,多くの高度な機械学習モデルと深層学習モデルを適用し,日・多段河川流の予測を行った。 LSTMネットワークは他のモデルよりも優れており、最高R2値は0.96、最低RMSEは140.96 m3/secである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9320657506524149
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Flooding is the most devastating phenomenon occurring globally, particularly in mountainous regions, risk dramatically increases due to complex terrains and extreme climate changes. These situations are damaging livelihoods, agriculture, infrastructure, and human lives. This study uses the Kabul River between Pakistan and Afghanistan as a case study to reflect the complications of flood forecasting in transboundary basins. The challenges in obtaining upstream data impede the efficacy of flood control measures and early warning systems, a common global problem in similar basins. Utilizing satellite-based climatic data, this study applied numerous advanced machine-learning and deep learning models, such as Support Vector Machines (SVM), XGBoost, and Artificial Neural Networks (ANN), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and Gated Recurrent Units (GRU) to predict daily and multi-step river flow. The LSTM network outperformed other models, achieving the highest R2 value of 0.96 and the lowest RMSE value of 140.96 m3/sec. The time series LSTM and GRU network models, utilized for short-term forecasts of up to five days, performed significantly. However, the accuracy declined beyond the fourth day, highlighting the need for longer-term historical datasets for reliable long-term flood predictions. The results of the study are directly aligned with Sustainable Development Goals 6, 11, 13, and 15, facilitating disaster and water management, timely evacuations, improved preparedness, and effective early warning.
• Abstract（参考訳）: 特に山岳地域では、複雑な地形や極端な気候変化によってリスクが劇的に増加する。 これらの状況は、生活、農業、インフラ、そして人間の生活に害を与えている。 本研究は,パキスタンとアフガニスタンの間を流れるカブール川を,越境流域における洪水予報の複雑さを反映したケーススタディとして用いた。 上流データ取得の課題は洪水対策や早期警戒システムの効果を阻害する。 衛星を用いた気候データを用いて,SVM(Support Vector Machines),XGBoost(XGBoost),Artificial Neural Networks(ANN),Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワーク,Gated Recurrent Units(GRU)など,多数の高度な機械学習およびディープラーニングモデルを適用した。 LSTMネットワークは他のモデルよりも優れており、最高R2値は0.96、最低RMSEは140.96 m3/secである。 LSTMとGRUの時系列ネットワークモデルは、最大5日間の短期予測に利用され、大幅に性能が向上した。 しかし、精度は4日目以降に低下し、信頼できる長期洪水予測のための長期的な歴史的データセットの必要性が浮き彫りになった。 本研究の結果は, 災害・水管理, タイムリー避難, 準備の改善, 早期警戒を円滑に行う, 持続可能な開発目標6, 11, 13, 15と直接一致した。

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