Torkar är en av de mest skadliga klimatrelaterade farorna. I slutet av 1960-talet var Sahel torkan i Afrika och den nordamerikanska Dust Bowl på 1930-talet två exempel på svår torka som påverkar samhället och miljön. På grund av vikten av att förstå torka, anser vi problemet med deras upptäckt baserad på rutnätade datauppsättningar nederbörd. Vi formulerar problemet som en av att hitta den mest sannolika konfigurationen av en Markov Random Field och föreslå en effektiv inference algoritm. Vi tillämpar denna algoritm på Climate Research Unit nederbörd dataset som sträcker sig 106 år. De empiriska resultaten visar att algoritmen framgångsrikt identifierar 1900-talets stora torka i olika regioner i världen.
Mer nyligen, Markov Random Field tekniken användes på världsomspännande rutnätade nederbördsdata, för att identifiera stora torkar i världen REF.
Drought detection of the last century: An MRF-based approach
{'venue': 'In Proceedings of the SIAM International Conference on Data Mining', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}