論文の概要: Hierarchically Disentangled Recurrent Network for Factorizing System Dynamics of Multi-scale Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20152v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 16:25:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-30 13:05:24.776682
• Title: Hierarchically Disentangled Recurrent Network for Factorizing System Dynamics of Multi-scale Systems
• Title（参考訳）: マルチスケールシステムのシステムダイナミクスを分解する階層的不整合リカレントネットワーク
• Authors: Rahul Ghosh, Zac McEachran, Arvind Renganathan, Kelly Lindsay, Somya Sharma, Michael Steinbach, John Nieber, Christopher Duffy, Vipin Kumar,
• Abstract要約: マルチスケールプロセスのモデリングのための知識誘導機械学習(KGML)フレームワークを提案する。 本研究では,水文学における流れ予測の文脈におけるその性能について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.634606500665259
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a knowledge-guided machine learning (KGML) framework for modeling multi-scale processes, and study its performance in the context of streamflow forecasting in hydrology. Specifically, we propose a novel hierarchical recurrent neural architecture that factorizes the system dynamics at multiple temporal scales and captures their interactions. This framework consists of an inverse and a forward model. The inverse model is used to empirically resolve the system's temporal modes from data (physical model simulations, observed data, or a combination of them from the past), and these states are then used in the forward model to predict streamflow. In a hydrological system, these modes can represent different processes, evolving at different temporal scales (e.g., slow: groundwater recharge and baseflow vs. fast: surface runoff due to extreme rainfall). A key advantage of our framework is that once trained, it can incorporate new observations into the model's context (internal state) without expensive optimization approaches (e.g., EnKF) that are traditionally used in physical sciences for data assimilation. Experiments with several river catchments from the NWS NCRFC region show the efficacy of this ML-based data assimilation framework compared to standard baselines, especially for basins that have a long history of observations. Even for basins that have a shorter observation history, we present two orthogonal strategies of training our FHNN framework: (a) using simulation data from imperfect simulations and (b) using observation data from multiple basins to build a global model. We show that both of these strategies (that can be used individually or together) are highly effective in mitigating the lack of training data. The improvement in forecast accuracy is particularly noteworthy for basins where local models perform poorly because of data sparsity.
• Abstract（参考訳）: マルチスケールプロセスのモデリングのための知識誘導型機械学習(KGML)フレームワークを提案し,その性能を水文学におけるストリームフロー予測の文脈で検討する。 具体的には,複数の時間スケールでシステムダイナミクスを分解し,その相互作用を捉える階層的リカレントニューラルネットワークを提案する。 このフレームワークは逆モデルとフォワードモデルで構成されている。 逆モデルは、データ(物理モデルシミュレーション、観測データ、過去の組み合わせ)からシステムの時間モードを経験的に解決するために使用され、これらの状態は前部モデルでストリームフローを予測するために使用される。 水文系では、これらのモードは異なる時間スケールで進化し、異なる過程を表わすことができる(例えば、遅い:地下水の再生とベースフロー対速い:極度の降雨による表面流出)。 我々のフレームワークの重要な利点は、トレーニングが終わったら、データ同化の物理科学で伝統的に使われている高価な最適化アプローチ(例えばEnKF)を使わずに、モデルのコンテキスト(内部状態)に新しい観測を組み込むことができることです。 NWS NCRFC地域から河川を捕獲した実験では、このMLベースのデータ同化フレームワークが標準ベースライン、特に長い観測履歴を持つ盆地に対して有効であることが示されている。 観測履歴が短い盆地においても、FHNNフレームワークをトレーニングするための2つの直交戦略を提示する。 (a)不完全シミュレーションのシミュレーションデータと (b)複数の盆地からの観測データを用いてグローバルモデルを構築する。 これら2つの戦略(個別または共同で使用できる)が、トレーニングデータの欠如を緩和するのに非常に有効であることを示す。 予測精度の向上は、ローカルモデルの性能が低かった盆地において特に注目に値する。

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