論文の概要: Machine Learning for Postprocessing Ensemble Streamflow Forecasts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09547v1
- Date: Tue, 15 Jun 2021 18:46:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-19 14:17:31.969176
- Title: Machine Learning for Postprocessing Ensemble Streamflow Forecasts
- Title（参考訳）: 処理後アンサンブルストリームフロー予測のための機械学習
- Authors: Sanjib Sharma, Ganesh Raj Ghimire, and Ridwan Siddique
- Abstract要約: 機械学習と動的モデリングを統合して,短期から中規模(1～7日)におけるストリームフロー予測の質向上を実証する。
我々はLong Short-Term Memory(LSTM)ニューラルネットワークを用いて、動的モデリングから得られた生のアンサンブルストリームフロー予測における予測バイアスを補正する。
検証結果から,LSTMは気候,時間的持続性,決定論的,生のアンサンブル予測に対して,ストリームフロー予測を改善することができることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Skillful streamflow forecasting informs decisions in various areas of water
policy and management. We integrate dynamical modeling with machine learning to
demonstrate the enhanced quality of streamflow forecasts at short-to
medium-range timescales (1 - 7 days). Dynamical modeling generates ensemble
streamflow forecasts by forcing a hydrological model with numerical weather
prediction model outputs. We employ a Long Short-Term Memory (LSTM) neural
network to correct forecast biases in raw ensemble streamflow forecasts
obtained from dynamical modeling. For forecast verification, we use different
metrics such as skill score and reliability diagram conditioned upon the lead
time, flow threshold, and season. The verification results show that the LSTM
can improve streamflow forecasts relative to climatological, temporal
persistence, deterministic, and raw ensemble forecasts. The LSTM demonstrates
improvement across all lead times, flow thresholds, and seasons. As compared to
the raw ensembles, relative gain in forecast skill from LSTM is generally
higher at medium-range timescales compared to initial lead time; high flows
compared to low-moderate flows; and warm-season compared to the cool ones.
Overall, our results highlight the benefits of LSTM for improving both the
skill and reliability of streamflow forecasts.
- Abstract（参考訳）: 巧みな流れ予測は、水政策と管理の様々な分野の決定を知らせる。
機械学習と動的モデリングを統合して,短時間から中程度の時間スケール(1～7日)でストリームフロー予測の質向上を実証する。
動的モデリングは,数値気象予測モデルによる水文モデルの出力を強制することで,アンサンブルストリームフロー予測を生成する。
我々はLong Short-Term Memory(LSTM)ニューラルネットワークを用いて、動的モデリングから得られた生アンサンブルストリームフロー予測における予測バイアスを補正する。
予測検証には,リードタイム,フローしきい値,季節に応じて,スキルスコアや信頼性図など,さまざまな指標を使用します。
その結果,LSTMは気候,時間的持続性,決定論的,生のアンサンブル予測に比較して,流量予測を改善することができることがわかった。
LSTMは、すべてのリードタイム、フローしきい値、季節にわたって改善を示す。
生のアンサンブルと比較すると,LSTMによる予測スキルの相対的な向上は,初期リード時に比べて中距離時間で,低モデレート流に比べて高流量で,涼しいものは温季節で,比較的高い。
本結果は,ストリームフロー予測のスキルと信頼性の両方を改善する上で,LSTMの利点を強調した。
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