論文の概要: Learning to Generate Lumped Hydrological Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09904v1
- Date: Mon, 18 Sep 2023 16:07:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 12:31:58.014208
- Title: Learning to Generate Lumped Hydrological Models
- Title（参考訳）: 集中水文モデル生成のための学習
- Authors: Yang Yang and Ting Fong May Chui
- Abstract要約: 塊状水理モデル構造では, キャッチメントの水理関数は数パラメータのみによって特徴づけられる。
本研究は,少数の潜伏変数で十分な特徴付けが可能であることを仮定する。
変数値を指定することにより、実世界のキャッチメントの水文関数に類似した数値関数を生成モデルを用いて生成することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.368211287521716
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In a lumped hydrological model structure, the hydrological function of a
catchment is characterized by only a few parameters. Given a set of parameter
values, a numerical function useful for hydrological prediction is generated.
Thus, this study assumes that the hydrological function of a catchment can be
sufficiently well characterized by a small number of latent variables. By
specifying the variable values, a numerical function resembling the
hydrological function of a real-world catchment can be generated using a
generative model. In this study, a deep learning method is used to learn both
the generative model and the latent variable values of different catchments
directly from their climate forcing and runoff data, without using catchment
attributes. The generative models can be used similarly to a lumped model
structure, i.e., by estimating the optimal parameter or latent variable values
using a generic model calibration algorithm, an optimal numerical model can be
derived. In this study, generative models using eight latent variables were
learned from data from over 3,000 catchments worldwide, and the learned
generative models were applied to model over 700 different catchments using a
generic calibration algorithm. The quality of the resulting optimal models was
generally comparable to or better than that obtained using 36 different types
of lump model structures or using non-generative deep learning methods. In
summary, this study presents a data-driven approach for representing the
hydrological function of a catchment in low-dimensional space and a method for
reconstructing specific hydrological functions from the representations.
- Abstract（参考訳）: 集中した水文モデル構造では、キャッチメントの水文機能はほんの数個のパラメータによって特徴づけられる。
パラメータのセットが与えられると、水文予測に有用な数値関数が生成される。
そこで本研究では, 漁獲量の水理機能は, 少数の潜在変数で十分に特徴付けられると仮定した。
可変値を指定することにより、生成モデルを用いて実世界のキャッチメントの水文関数に似た数値関数を生成することができる。
本研究では, 捕集属性を使わずに, 異なる捕集量の生成モデルと潜時変動値の両方を, 気候の強制・流出データから直接学習する深層学習手法を提案する。
ジェネリックモデルキャリブレーションアルゴリズムを用いて、最適パラメータまたは潜在変数値を推定することにより、集約モデル構造と同様に、最適数値モデルを導出することができる。
本研究では,8つの潜伏変数を用いた生成モデルを世界中の3000以上の捕集データから学習し,700以上の捕集データに対して一般的なキャリブレーションアルゴリズムを用いて学習モデルを適用した。
その結果得られた最適モデルの品質は,36種類の塊型モデル構造を用いたり,非生成的深層学習手法を用いた場合と概ね同等かそれ以上であった。
本研究は,低次元空間におけるキャッチメントの水文関数を表現するためのデータ駆動型アプローチと,その表現から特定の水文関数を再構成する方法を提案する。
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