論文の概要: EcoCast: A Spatio-Temporal Model for Continual Biodiversity and Climate Risk Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02260v1
- Date: Mon, 01 Dec 2025 23:06:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.638636
- Title: EcoCast: A Spatio-Temporal Model for Continual Biodiversity and Climate Risk Forecasting
- Title（参考訳）: EcoCast: 継続的な生物多様性と気候リスク予測のための時空間モデル
- Authors: Hammed A. Akande, Abdulrauf A. Gidado,
- Abstract要約: EcoCastは最先端の機械学習と生物多様性管理のギャップを埋める。
アフリカでのパイロット研究は、標的とする鳥類の予測における有望な改善を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Increasing climate change and habitat loss are driving unprecedented shifts in species distributions. Conservation professionals urgently need timely, high-resolution predictions of biodiversity risks, especially in ecologically diverse regions like Africa. We propose EcoCast, a spatio-temporal model designed for continual biodiversity and climate risk forecasting. Utilizing multisource satellite imagery, climate data, and citizen science occurrence records, EcoCast predicts near-term (monthly to seasonal) shifts in species distributions through sequence-based transformers that model spatio-temporal environmental dependencies. The architecture is designed with support for continual learning to enable future operational deployment with new data streams. Our pilot study in Africa shows promising improvements in forecasting distributions of selected bird species compared to a Random Forest baseline, highlighting EcoCast's potential to inform targeted conservation policies. By demonstrating an end-to-end pipeline from multi-modal data ingestion to operational forecasting, EcoCast bridges the gap between cutting-edge machine learning and biodiversity management, ultimately guiding data-driven strategies for climate resilience and ecosystem conservation throughout Africa.
- Abstract（参考訳）: 気候変動や生息地の減少が、種の分布に前例のない変化をもたらしている。
保全の専門家は、特にアフリカのような生態学的に多様な地域で、生物多様性のリスクのタイムリーで高解像度の予測を必要としている。
本研究では,生物多様性と気候リスク予測のための時空間モデルであるEcoCastを提案する。
マルチソース衛星画像、気候データ、市民科学の発生記録を利用して、EcoCastは、時空間環境依存をモデル化したシーケンスベースのトランスフォーマーを通じて、種分布の短期的な変化を予測している。
アーキテクチャは、継続学習をサポートし、新しいデータストリームによる将来の運用展開を可能にするように設計されている。
アフリカにおけるパイロット研究は、Random Forestベースラインと比較して、選択された鳥類種の分布予測の改善が有望であることを示し、EcoCastが目標とする保護政策を通知する可能性を強調した。
EcoCastは、マルチモーダルデータの取り込みから運用予測まで、エンドツーエンドのパイプラインを実証することで、最先端の機械学習と生物多様性管理のギャップを埋め、最終的にアフリカ全体の気候回復と生態系保護のためのデータ駆動戦略を導く。
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