論文の概要: Exploratory Analysis of Deep Learning Models for Forecasting Meteorological Parameters in the Agricultural Sector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.10208v1
• Date: Sat, 11 Jul 2026 08:39:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.340174
• Title: Exploratory Analysis of Deep Learning Models for Forecasting Meteorological Parameters in the Agricultural Sector
• Title（参考訳）: 農業分野における気象パラメータ予測のための深層学習モデルの探索分析
• Abstract要約: この分析は、2011年1月から2026年4月にかけて、ギリシャのイオアニーナから134,376時間にわたって観測された。 最も効果的な純粋なリカレントモデルは、24時間水平線用64ユニットLSTM、WQSは0.816755、WQSは0.779465である168時間水平線用1024ユニットGRUである。 ハイブリッドCNN-GRUは、24時間と168時間の地平線で0.827535と0.782863のスコアを得たが、それぞれ追加のユニット数があった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Accurate meteorological forecasting is essential for agricultural planning, irrigation management, and environmental decision support. This study conducts a comparative evaluation of recurrent and hybrid deep learning architectures for multivariate forecasting of reference evapotranspiration ($ET_0$), vapour pressure deficit (VPD), wind speed, and the sine and cosine components of wind direction. The analysis utilizes 134,376 hourly observations from Ioannina, Greece, spanning January 2011 to April 2026, sourced from ERA5 via the OpenMeteo Historical Weather API. Single and multi-layer GRU and LSTM networks are compared with hybrid 1D-CNN-GRU and 1D-CNN-LSTM models for two forecasting tasks: a 24-hour next-day forecast and a 168-hour week-ahead forecast. Performance is evaluated using normalized root mean squared error, the coefficient of determination, and a composite Weighted Quotient Score (WQS). The most effective purely recurrent models are a 64-unit LSTM for the 24-hour horizon, with a WQS of 0.816755, and a 1024-unit GRU for the 168-hour horizon, with a WQS of 0.779465. The hybrid CNN-GRU models achieved the highest overall scores of 0.827535 and 0.782863 for the 24-hour and 168-hour horizons, but with additionally more number of units respectively to LSTM models, while the CNN-LSTM models yield nearly identical results with substantially fewer parameters. Compared to the corresponding recurrent baselines, the hybrid models improve WQS by 1.22--1.63\% at 24 hours and by 0.44--0.45\% at 168 hours, indicating that convolutional feature extraction is more beneficial for short-term forecasting.
• Abstract（参考訳）: 正確な気象予報は農業計画、灌水管理、環境決定支援に不可欠である。 本研究は,風向の蒸発散量 (ET_0$) , 気相圧力損失 (VPD) , 風速, 正弦・正弦成分の多変量予測のための再帰型およびハイブリッド型ディープラーニングアーキテクチャの比較評価を行った。 この分析は、2011年1月から2026年4月にかけて、ギリシャのイオアニーナから134,376時間にわたって観測された。 単層および多層GRUとLSTMネットワークは、2つの予測タスクに対して1D-CNN-GRUと1D-CNN-LSTMのハイブリッドモデルと比較される。 正規化根平均二乗誤差、判定係数、および複合重み付き量子スコア(WQS)を用いて性能を評価する。 最も効果的な純粋なリカレントモデルは、24時間水平線用64ユニットLSTM、WQSは0.816755、WQSは0.779465である168時間水平線用1024ユニットGRUである。 ハイブリッドCNN-GRUモデルは、24時間と168時間の地平線で0.827535と0.782863のスコアを達成したが、それぞれLSTMモデルにユニット数が増えた。 対応するリカレントベースラインと比較して、ハイブリッドモデルはWQSを24時間で1.22--1.63\%改善し、168時間で0.44-0.45\%改善した。

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