論文の概要: Monsoon Mayhem to Market Waves: Forecasting Fisheries Resilience in Sri Lanka

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.04023v2
• Date: Thu, 06 Aug 2026 01:29:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.150517
• Title: Monsoon Mayhem to Market Waves: Forecasting Fisheries Resilience in Sri Lanka
• Title（参考訳）: モンスーン・メイヘム:スリランカで漁業の回復を予想
• Abstract要約: スリランカの漁業部門は雇用と食料供給にとって重要である。 2019年から2025年にかけて、同時にいくつかの大きな問題に直面した。 本研究は, 気象変動, 大規模な破壊現象, 魚類生産, 価格を結びつける枠組みを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5164041225909122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sri Lanka's fisheries sector is important for jobs and food supply. Between 2019 and 2025, it faced several major problems at the same time, and how these events together affected fish production and prices is still not well understood. This study develops a framework to connect weather changes, major disruption events, fish production, and prices, with the goal of helping policymakers, traders, and supply chain managers make better decisions. Seasonal patterns are studied using STL decomposition. Spearman lag correlation is used to find delayed effects of climate on production. Interrupted Time Series (ITS) regression measures the impact of major events. SARIMAX models predict monthly production and prices. Hotspot detection identifies unusual patterns. The results show that marine and inland fisheries behave differently in terms of seasons and climate effects. Major disruptions caused different levels of impact, and in some cases, one sector helped compensate for another. These findings can support better planning, for example, improving infrastructure in high-risk areas, strengthening cold storage systems, and using early warning alerts for unusual events. Price forecasting tools should be used as decision-support tools, not as direct market signals.
• Abstract（参考訳）: スリランカの漁業部門は雇用と食料供給にとって重要である。 2019年から2025年にかけては、同時にいくつかの重大な問題に直面し、これらの出来事が魚の生産や価格にどのように影響したかはまだよく分かっていない。 本研究は, 気象変動, 大規模な破壊イベント, 魚の生産, 価格を結びつけ, 政策立案者, トレーダー, サプライチェーン管理者のより良い意思決定を支援するための枠組みを開発する。 季節パターンをSTL分解を用いて研究した。 スピアマンラグ相関は、気候が生産に遅れた影響を見つけるために用いられる。 Interrupted Time Series (ITS)レグレッションは、主要なイベントの影響を測定する。 SARIMAXモデルは月次生産と価格を予測する。 ホットスポット検出は異常なパターンを特定する。 以上の結果から,海洋漁業と内陸漁業は季節的・気候的影響の点で異なる行動をとることが明らかとなった。 大きな破壊は異なるレベルの衝撃を引き起こし、ある場合、あるセクターが別のセクターを補うのに役立った。 これらの発見は、例えば、リスクの高い地域のインフラの改善、コールドストレージシステムの強化、異常なイベントに対する早期警告の使用など、より良い計画を支援することができる。 価格予測ツールは、直接的な市場信号ではなく、意思決定支援ツールとして使うべきです。

関連論文リスト

• Prediction and Forecast of Short-Term Drought Impacts Using Machine Learning to Support Mitigation and Adaptation Efforts [0.0]
  干ばつは、生態や人間のシステムに影響を与える複雑な自然災害である。 近年の干ばつ重症度、頻度、持続時間の増加は、効果的なモニタリングと緩和戦略の必要性を浮き彫りにしている。 本研究では,短期的な影響予測を生成するため,干ばつ指標と過去の干ばつ影響記録を結びつける機械学習手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-20T22:34:45Z)
• xTime: Extreme Event Prediction with Hierarchical Knowledge Distillation and Expert Fusion [65.63135031712153]
  時系列における極端なイベント予測のための新しいフレームワークであるxTimeを提案する。 xTimeは知識蒸留を利用して、低レベルなイベントでトレーニングされたモデルから情報を転送する。 我々は、異なる希少度で専門家モデルから出力を動的に選択し、融合する専門家(MoE)機構の混合を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-23T15:24:45Z)
• Riverine Flood Prediction and Early Warning in Mountainous Regions using Artificial Intelligence [0.9320657506524149]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-24T11:10:09Z)
• Back to the Future: GNN-based NO$_2$ Forecasting via Future Covariates [49.93577170464313]
  都市全域にわたる地上監視ネットワークにおける大気質観測について検討する。 我々は過去と将来の共変分を現在の観測に埋め込む条件付きブロックを提案する。 将来の気象情報に対する条件付けは,過去の交通状況を考えるよりも影響が大きいことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T09:13:16Z)
• Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
  農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。 私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。 主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z)
• Improving extreme weather events detection with light-weight neural networks [0.0]
  気候データから熱帯低気圧と大気河川のセマンティックセグメンテーションを訓練した軽量なコンテキストガイド畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを改良した。 我々の主な焦点は熱帯のサイクロンであり、最も破壊的な気象現象であり、現在のモデルでは性能が限られている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T23:38:54Z)
• Multivariate Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity Prices using Normalizing Flows [62.997667081978825]
  ドイツでは、日内電気価格は通常、EPEXスポット市場の1日当たりの価格に異なる時間帯で変動する。 本研究は,日頭契約の日内価格差をモデル化する確率論的モデリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T08:38:20Z)
• DeepAg: Deep Learning Approach for Measuring the Effects of Outlier Events on Agricultural Production and Policy [4.800161917503703]
  我々は,econometricsを用いた新しいフレームワーク,すなわちDeepAgを提案し,Deep Learning (DL) を用いた異常事象検出の効果を測定した。 我々は,Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワークと呼ばれるDL技術を用いて商品生産を高精度に予測する。 本稿では,公共政策に対するDeepAgの影響,政策立案者や農家への洞察,農業生態系における経営決定について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T20:55:33Z)
• Predicting seasonal influenza using supermarket retail records [59.18952050885709]
  我々は,スーパーマーケットの小売データを,センチネルバスケットの識別を通じてインフルエンザの代替信号とみなす。 SVR(Support Vector Regression)モデルを用いて、季節性インフルエンザ発生の予測を行います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T16:30:43Z)
• Impact of natural disasters on consumer behavior: case of the 2017 El Nino phenomenon in Peru [0.0]
  エルニーノ(El Nino)は、太平洋東部の海面が異常に温まる現象である。 この現象は、大雨と洪水によって特徴づけられ、影響した地域の経済活動に悪影響を及ぼす。 クレジットカードやデビットカードを含む銀行取引に関連するデータのマルチスケール分析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-11T17:44:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。