論文の概要: Probabilistic Inverse Modeling: An Application in Hydrology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06213v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 14:00:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 13:08:46.875425
• Title: Probabilistic Inverse Modeling: An Application in Hydrology
• Title（参考訳）: 確率的逆モデリング:水文学への応用
• Authors: Somya Sharma, Rahul Ghosh, Arvind Renganathan, Xiang Li, Snigdhansu Chatterjee, John Nieber, Christopher Duffy, Vipin Kumar
• Abstract要約: 本研究では,頑健な流域特性を再構築可能な確率的逆モデルフレームワークを提案する。 より説明可能な逆モデルの構築,不確実性推定,堅牢性という2つの側面に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.221546270391291
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The astounding success of these methods has made it imperative to obtain more explainable and trustworthy estimates from these models. In hydrology, basin characteristics can be noisy or missing, impacting streamflow prediction. For solving inverse problems in such applications, ensuring explainability is pivotal for tackling issues relating to data bias and large search space. We propose a probabilistic inverse model framework that can reconstruct robust hydrology basin characteristics from dynamic input weather driver and streamflow response data. We address two aspects of building more explainable inverse models, uncertainty estimation and robustness. This can help improve the trust of water managers, handling of noisy data and reduce costs. We propose uncertainty based learning method that offers 6\% improvement in $R^2$ for streamflow prediction (forward modeling) from inverse model inferred basin characteristic estimates, 17\% reduction in uncertainty (40\% in presence of noise) and 4\% higher coverage rate for basin characteristics.
• Abstract（参考訳）: これらの手法の驚くべき成功は、これらのモデルからより説明可能で信頼できる見積もりを得ることを必須にした。 水理学では、流域特性はノイズや欠落があり、流路予測に影響を及ぼす。 このようなアプリケーションにおける逆問題を解くためには、データのバイアスと大きな検索空間に関する問題に取り組む上で、説明可能性の確保が重要である。 本研究では,動的入力気象ドライバとストリームフロー応答データからロバストな流域特性を再構築する確率的逆モデルフレームワークを提案する。 より説明可能な逆モデルの構築,不確実性推定,堅牢性という2つの側面に対処する。 これは、水管理者の信頼向上、騒がしいデータの処理、コスト削減に役立つ。 本研究では,逆モデル推定された流域特性推定値から,r^2$の流速予測(フォワードモデリング)に6\%改善できる不確実性に基づく学習法を提案する。

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