論文の概要: Learning Regionalization using Accurate Spatial Cost Gradients within a Differentiable High-Resolution Hydrological Model: Application to the French Mediterranean Region
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02040v2
- Date: Mon, 8 Jul 2024 20:08:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-11 00:31:04.067723
- Title: Learning Regionalization using Accurate Spatial Cost Gradients within a Differentiable High-Resolution Hydrological Model: Application to the French Mediterranean Region
- Title（参考訳）: 高分解能水理モデルにおける正確な空間費用勾配を用いた地域化の学習 : フランス地中海地域への適用
- Authors: Ngo Nghi Truyen Huynh, Pierre-André Garambois, François Colleoni, Benjamin Renard, Hélène Roux, Julie Demargne, Maxime Jay-Allemand, Pierre Javelle,
- Abstract要約: 未採集における分散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,学習可能な地域化マッピングを取り入れたハイブリッド・アシミレーション・地域化(HDA-PR)手法を提案する。
その結果,特に上流から下流までの補間において,HDA-PRの強い地域化が顕著となった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18139022013189662
- 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 multi-linear regressions or artificial neural networks (ANNs), into a differentiable hydrological model. This approach demonstrates how two differentiable codes can be linked and their gradients chained, enabling 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 126 flash-flood-prone catchments in the French Mediterranean region. The results highlight a strong regionalization performance of HDA-PR especially in the most challenging upstream-to-downstream extrapolation scenario with ANN, achieving median Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) scores from 0.6 to 0.71 for spatial, temporal, spatio-temporal validations, and improving NSE by up to 30% on average compared to the baseline model calibrated with lumped parameters. ANN enables to learn a non-linear descriptors-to-parameters mapping which provides better model controllability than a linear mapping for complex calibration cases.
- Abstract（参考訳）: 未ゲージ捕集における空間分布型水文パラメータの推定は, 地域化の難しさを招き, 放電データの空間的制約を課す必要がある。
考えられるアプローチは、物理記述子と概念モデルパラメータを定量的に関連付ける伝達関数を探すことである。
本稿では,多線形回帰あるいは人工ニューラルネットワーク(ANN)に基づく学習可能な地域化マッピングを,相違可能な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。
このアプローチは、2つの異なるコードがどのようにリンクされ、その勾配が連鎖されるかを示し、高精度な随伴型勾配を用いて、高次元の局所化コンテキスト内で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、複数の観測地点からの情報を考慮に入れたマルチゲージ校正コスト関数に対処する。
HDA-PRは、フランス地中海地域における126個のフラッシュフロード・プロンの高分解能、時間、およびキロメートルの地域モデルで試験された。
結果は,特にANNを用いた上流から下流までの外挿シナリオにおいて,特にHDA-PRの強い地域化性能を示し,空間的,時間的,時空間的,時空間的検証においてNSEスコアの中央値が0.6から0.71に到達し,NSEを平均30%改善した。
ANNは、複雑なキャリブレーションの場合の線形マッピングよりも優れたモデル制御性を提供する非線形記述子-パラメータマッピングを学習することができる。
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