Fugu-MT 論文翻訳(概要): Stochastic forest transition model dynamics and parameter estimation via deep learning

論文の概要: Stochastic forest transition model dynamics and parameter estimation via deep learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21486v1
Date: Tue, 29 Jul 2025 04:04:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.653076
Title: Stochastic forest transition model dynamics and parameter estimation via deep learning
Title（参考訳）: 確率的森林遷移モデルと深層学習によるパラメータ推定
Authors: Satoshi Kumabe, Tianyu Song, Ton Viet Ta,
Abstract要約: 森林の遷移は、森林、農業、放棄された土地の動的シフトが特徴であり、複雑な現象である。本研究では、これらの遷移の複雑な力学を捉える微分方程式モデルを開発した。パラメータ推定の課題を解決するために,1つのサンプルから全てのモデルパラメータを推定する新しい深層学習手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.345089813145428
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Forest transitions, characterized by dynamic shifts between forest, agricultural, and abandoned lands, are complex phenomena. This study developed a stochastic differential equation model to capture the intricate dynamics of these transitions. We established the existence of global positive solutions for the model and conducted numerical analyses to assess the impact of model parameters on deforestation incentives. To address the challenge of parameter estimation, we proposed a novel deep learning approach that estimates all model parameters from a single sample containing time-series observations of forest and agricultural land proportions. This innovative approach enables us to understand forest transition dynamics and deforestation trends at any future time.
Abstract（参考訳）: 森林の遷移は、森林、農業、放棄された土地の動的シフトによって特徴づけられ、複雑な現象である。本研究では、これらの遷移の複雑なダイナミクスを捉えるための確率微分方程式モデルを開発した。我々は,モデルに対するグローバルな正の解の存在を確立し,モデルパラメータが森林破壊インセンティブに与える影響を評価する数値解析を行った。パラメータ推定の課題を解決するため,森林および農地の時系列観測を含む単一試料からモデルパラメータを推定する新しい深層学習手法を提案した。この革新的なアプローチにより、将来いつでも森林移行のダイナミクスや森林破壊の傾向を理解することができる。

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