論文の概要: Multi-gauge Hydrological Variational Data Assimilation: Regionalization Learning with Spatial Gradients using Multilayer Perceptron and Bayesian-Guided Multivariate Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02497v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 08:27:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 16:41:11.250629
• Title: Multi-gauge Hydrological Variational Data Assimilation: Regionalization Learning with Spatial Gradients using Multilayer Perceptron and Bayesian-Guided Multivariate Regression
• Title（参考訳）: マルチゲージ水文変動データ同化:多層パーセプトロンとベイズ誘導多変量回帰を用いた空間勾配による地域化学習
• Authors: Ngo Nghi Truyen Huynh, Pierre-Andr\'e Garambois, Fran\c{c}ois Colleoni, Benjamin Renard, H\'el\`ene Roux (IMFT)
• Abstract要約: この貢献は、高分解能水理モデルのために設計された複雑な地域移動関数を学習するための、新しいシームレスな地域化技術を示す。 このアプローチでは、推定可能な地域化マッピングを微分可能な水文モデルに組み込んで、正確な随伴型空間分布勾配を持つマルチゲージデータに基づいて計算されるコスト関数を最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3281128493853064
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tackling the difficult problem of estimating spatially distributed hydrological parameters, especially for floods on ungauged watercourses, this contribution presents a novel seamless regionalization technique for learning complex regional transfer functions designed for high-resolution hydrological models. The transfer functions rely on: (i) a multilayer perceptron enabling a seamless flow of gradient computation to employ machine learning optimization algorithms, or (ii) a multivariate regression mapping optimized by variational data assimilation algorithms and guided by Bayesian estimation, addressing the equifinality issue of feasible solutions. The approach involves incorporating the inferable regionalization mappings into a differentiable hydrological model and optimizing a cost function computed on multi-gauge data with accurate adjoint-based spatially distributed gradients.
• Abstract（参考訳）: 空間的に分散した水文パラメータを推定する難しい問題、特に未開水路の洪水について、この寄与は、高分解能な水文モデルのために設計された複雑な地域移動関数を学習するための、新しいシームレスな地域化技術である。 転送関数は以下の通りである。 (i)勾配計算のシームレスな流れを可能にした多層パーセプトロンは、機械学習の最適化アルゴリズムを用いる。 (II)変分データ同化アルゴリズムにより最適化され,ベイズ推定により導かれる多変量回帰写像は,実現可能な解の不等式問題に対処する。 この手法は、推定可能な地域化写像を微分可能な水文モデルに組み込んで、正確な随伴型空間分布勾配を持つマルチゲージデータに基づいて計算されるコスト関数を最適化する。

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