論文の概要: Prediction in ungauged regions with sparse flow duration curves and input-selection ensemble modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13380v1
• Date: Thu, 26 Nov 2020 16:40:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 08:20:15.662235
• Title: Prediction in ungauged regions with sparse flow duration curves and input-selection ensemble modeling
• Title（参考訳）: スパースフロー持続曲線と入力選択アンサンブルモデルを用いた未観測領域の予測
• Authors: Dapeng Feng, Kathryn Lawson and Chaopeng Shen
• Abstract要約: エンコーダを用いて, LSTMネットワークを用いて, スパースフロー持続時間曲線(FDC)データを移動・同化できることを実証した。 厳密な地域ベースのホールドアウトテストでは、米国データセットのKling-Gupta効率(KGE)は0.62で、これまでの最先端のグローバルスケールの未掘削盆地試験よりもかなり高かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While long short-term memory (LSTM) models have demonstrated stellar performance with streamflow predictions, there are major risks in applying these models in contiguous regions with no gauges, or predictions in ungauged regions (PUR) problems. However, softer data such as the flow duration curve (FDC) may be already available from nearby stations, or may become available. Here we demonstrate that sparse FDC data can be migrated and assimilated by an LSTM-based network, via an encoder. A stringent region-based holdout test showed a median Kling-Gupta efficiency (KGE) of 0.62 for a US dataset, substantially higher than previous state-of-the-art global-scale ungauged basin tests. The baseline model without FDC was already competitive (median KGE 0.56), but integrating FDCs had substantial value. Because of the inaccurate representation of inputs, the baseline models might sometimes produce catastrophic results. However, model generalizability was further meaningfully improved by compiling an ensemble based on models with different input selections.
• Abstract（参考訳）: 長寿命短期記憶(LSTM)モデルはストリームフロー予測で恒星の性能を示すが、ゲージのない連続領域や未ゲージ領域(PUR)の予測では大きなリスクがある。 しかし、フロー持続時間曲線(FDC)のようなよりソフトなデータはすでに近くの駅から入手できるか、利用可能になる可能性がある。 本稿では, LSTMベースのネットワークによって, エンコーダを介して, スパースFDCデータを移動・同化できることを実証する。 厳密な地域ベースのホールドアウトテストでは、米国データセットのKling-Gupta効率(KGE)は0.62で、これまでの最先端のグローバルスケールの未掘削盆地試験よりもかなり高かった。 FDCのないベースラインモデルは、既に競争力があった(現在のKGE 0.56)が、FDCを統合することにはかなり価値があった。 入力の不正確な表現のため、ベースラインモデルは時に破滅的な結果をもたらすことがある。 しかし、入力選択の異なるモデルに基づいてアンサンブルをコンパイルすることで、モデル一般化性はさらに向上した。

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