論文の概要: Learning Regionalization within a Differentiable High-Resolution
Hydrological Model using Accurate Spatial Cost Gradients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02040v1
- Date: Wed, 2 Aug 2023 07:23:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-07 14:30:50.995737
- Title: Learning Regionalization within a Differentiable High-Resolution
Hydrological Model using Accurate Spatial Cost Gradients
- Title（参考訳）: 正確な空間コスト勾配を用いた高分解能水文モデルの学習地域化
- Authors: Ngo Nghi Truyen Huynh (INRAE), Pierre-Andr\'e Garambois (INRAE),
Fran\c{c}ois Colleoni (INRAE), Benjamin Renard (INRAE), H\'el\`ene Roux
(IMFT), Julie Demargne (HYDRIS), Pierre Javelle (INRAE)
- Abstract要約: 未タグ漁獲物における空間分布水文パラメータの推定は, 地域化の問題を引き起こす。
本稿では,HDA-PR(Hybrid Data Assimilation and Regionalization)アプローチを提案する。
フランスの南方に位置する2つのフラッシュフロード・プロン地域の高分解能、時間、およびキロメートルの地域モデルで試験されている。
- 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: Estimating spatially distributed hydrological parameters in ungauged
catchments poses a challenging regionalization problem and requires imposing
spatial constraints given the sparsity of discharge data. A possible approach
is to search for a transfer function that quantitatively relates physical
descriptors to conceptual model parameters. This paper introduces a Hybrid Data
Assimilation and Parameter Regionalization (HDA-PR) approach incorporating
learnable regionalization mappings, based on either multivariate regressions or
neural networks, into a differentiable hydrological model. It enables the
exploitation of heterogeneous datasets across extensive spatio-temporal
computational domains within a high-dimensional regionalization context, using
accurate adjoint-based gradients. The inverse problem is tackled with a
multi-gauge calibration cost function accounting for information from multiple
observation sites. HDA-PR was tested on high-resolution, hourly and kilometric
regional modeling of two flash-flood-prone areas located in the South of
France. In both study areas, the median Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) scores
ranged from 0.52 to 0.78 at pseudo-ungauged sites over calibration and
validation periods. These results highlight a strong regionalization
performance of HDA-PR, improving NSE by up to 0.57 compared to the baseline
model calibrated with lumped parameters, and achieving a performance comparable
to the reference solution obtained with local uniform calibration (median NSE
from 0.59 to 0.79). Multiple evaluation metrics based on flood-oriented
hydrological signatures are also employed to assess the accuracy and robustness
of the approach. The regionalization method is amenable to state-parameter
correction from multi-source data over a range of time scales needed for
operational data assimilation, and it is adaptable to other differentiable
geophysical models.
- Abstract（参考訳）: 未タグ漁獲物における空間分布水文パラメータの推定は, 地域化の問題であり, 放電データの空間的制約を課す必要がある。
可能なアプローチは、物理ディスクリプタと概念モデルパラメータを定量的に関連付ける転送関数を探すことである。
本稿では,多変量回帰あるいはニューラルネットワークに基づく学習可能な地域化マッピングを,異なる水文モデルに組み込んだハイブリッドデータ同化パラメータ地域化(HDA-PR)手法を提案する。
これは、正確な随伴に基づく勾配を用いて、高次元の地域化コンテキスト内の広範囲な時空間計算領域にわたる異種データセットの活用を可能にする。
逆問題は、複数の観測サイトからの情報を勘定するマルチゲージキャリブレーションコスト関数によって解決される。
HDA-PRは、フランス南部にある2つのフラッシュフロード・プロン地域の高分解能、時間、およびキロメートルの地域モデルで試験された。
どちらの研究領域においても, キャリブレーションおよび検証期間におけるナッシュ・サトクリフ効率(NSE)の中央値は, 擬似未処理部位において0.52から0.78であった。
これらの結果から,hda-prの局所化性能は良好であり,集中パラメータをキャリブレーションしたベースラインモデルと比較して最大0.57まで向上し,局所一様校正(中間nseは0.59から0.79)で得られた基準解に匹敵する性能を得ることができた。
洪水指向水文シグネチャに基づく複数の評価指標を用いて,アプローチの正確性とロバスト性を評価する。
地域化法は、運用データ同化に必要な様々な時間スケールにわたる多元データからの状態パラメータ補正に適しており、他の微分可能な物理モデルに適応可能である。
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