論文の概要: Toward Routing River Water in Land Surface Models with Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14212v4
• Date: Mon, 21 Oct 2024 13:34:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:10:48.535440
• Title: Toward Routing River Water in Land Surface Models with Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークを用いた土地表面モデルにおける河川水のルーティングに向けて
• Authors: Mauricio Lima, Katherine Deck, Oliver R. A. Dunbar, Tapio Schneider,
• Abstract要約: 陸面モデル(LSM)における河川ルーティングのためのリカレントニューラルネットワーク(RNN)の性能について検討する。 観測された降水の代わりに、LSM-RNNは物理モデルから計算された瞬時流出を入力として使用する。 LSM-RNNの予測と既存の物理モデルとの類似したデータセットを比較し,LSM-RNNが物理モデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Machine learning is playing an increasing role in hydrology, supplementing or replacing physics-based models. One notable example is the use of recurrent neural networks (RNNs) for forecasting streamflow given observed precipitation and geographic characteristics. Training of such a model over the continental United States (CONUS) demonstrated that a single set of model parameters can be used across independent catchments, and that RNNs can outperform physics-based models. In this work, we take a next step and study the performance of RNNs for river routing in land surface models (LSMs). Instead of observed precipitation, the LSM-RNN uses instantaneous runoff calculated from physics-based models as an input. We train the model with data from river basins spanning the globe and test using historical streamflow measurements. The model demonstrates skill at generalization across basins (predicting streamflow in catchments not used in training) and across time (predicting streamflow during years not used in training). We compare the predictions from the LSM-RNN to an existing physics-based model calibrated with a similar dataset and find that the LSM-RNN outperforms the physics-based model. Our results show that RNNs are effective for global streamflow prediction from runoff inputs and motivate the development of complete routing models that can capture nested sub-basis connections.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、物理ベースのモデルを補う、または置き換えるなど、水文学においてますます重要な役割を担っている。 注目すべき例として、観測された降水量と地理的特性からストリームフローを予測するために、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を使用することが挙げられる。 大陸アメリカ(CONUS)におけるそのようなモデルの訓練は、独立した捕食で1組のモデルパラメータを使用できること、RNNが物理学に基づくモデルより優れていることを実証した。 本研究では,ランドサーフェスモデル(LSM)における河川ルーティングのためのRNNの性能について検討する。 観測された降水の代わりに、LSM-RNNは物理モデルから計算された瞬時流出を入力として使用する。 我々は,地球にまたがる河川流域のデータを用いてモデルを訓練し,過去の河川流量測定を用いて検証を行った。 このモデルは、盆地(訓練に使用されていない漁獲量におけるストリームフローの予測)と時間(訓練に使用されていない数年間のストリームフローの予測)をまたいだ一般化のスキルを示す。 LSM-RNNの予測と、類似したデータセットで校正された既存の物理モデルを比較し、LSM-RNNが物理モデルより優れていることを確認する。 以上の結果から,RNNはアウトオブインプットからグローバルなストリームフロー予測に有効であり,ネストしたサブバス接続を捕捉できる完全なルーティングモデルの開発を動機付けていることがわかった。

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