Upscaling hydrological processes and land management change impacts using a metamodeling procedure
Notice bibliographique
Résumé
[1] Metamodeling uses computationally efficient models to emulate the outputs of complex models, trading off computational time against prediction accuracy and/or precision. Although potentially powerful, there is limited understanding of the uncertainty introduced by the metamodeling procedure. In particular, the errors associated with transformations of the predictions, such as aggregations during upscaling or differences between results used for impacts analysis, have not been explored in the metamodeling literature. We present an application of metamodeling that upscales physics-based model predictions to make catchment scale predictions of land management change impacts on peak flows. Two parallel sets of simulations are conducted, one with the original physics-based models and the other with metamodels. Despite good performance in emulating the local scale physics-based model simulations, once incorporated into a catchment scale model and especially once impacts of change are calculated, errors associated with the metamodeling procedure alone become significant, accounting for almost half of the prediction uncertainty in peak flows. The additional (metamodel-contributed) uncertainty is introduced both through biases in peak flows and through increases in peak flow variance. In the context of land management impacts, the results demonstrate the importance of tracking propagation of errors during upscaling, and of evaluating a model's ability to predict change, as well as independent observations. Despite these errors, the predictions of land management impacts from both physics-based models and metamodels are broadly consistent between each other, and in accordance with expectations from the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».