Addressing the challenge of spatiotemporal data sparsity in disasters: predicting flood risks by aggregating distant neighbors on the basis of the principle of geographic similarity
Notice bibliographique
Résumé
With floods being among the most frequent disasters of the 21st century, timely prediction of flood risks is crucial for early alerts to governments and residents, thereby reducing potential losses. Owing to the uneven spatiotemporal distribution of disaster data and limited sharing, assessing risks in blind spots without monitoring is challenging. In this paper, we propose a flood risk prediction method that integrates spatial neighbors on the basis of geographic similarity. Considering the correlation between surrounding environments and flood occurrence, this method introduces high-order neighborhoods to model internal and external environments of spatial units. Given the sparse spatiotemporal coverage of monitoring data, we used a semi-supervised approach and graph attention to aggregate many unlabeled spatial units to achieve comprehensive representations of these environments. Subsequently, we constructed a semantic space association graph and established local and global features. Through multistage label propagation, we accounted for changes in spatial unit attributes when predicting flood risks. Applied to the “7.20” Zhengzhou extreme rainstorm event, this approach achieved a micro ROC-AUC of 0.7374 for spatial risk prediction and an accuracy of 0.7888 for temporal risk prediction, proving its effectiveness in identifying risks in data-sparse regions and addressing gaps in flood monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».