Advancing model calibration and uncertainty analysis of SWAT models using cloud computing infrastructure: LCC-SWAT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Calibration and uncertainty analysis of a complex, over-parameterized environmental model such as the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) requires thousands of simulation runs and multiple calibration iterations. A parallel calibration system is thus desired that can be deployed on cloud-based architectures for reducing calibration runtime. This paper presents a cloud-based calibration and uncertainty analysis system called LCC-SWAT that is designed for SWAT models. Two optimization techniques, sequential uncertainty fitting (SUFI-2) and dynamically dimensioned search (DDS), have been implemented in LCC-SWAT. Moreover, the cloud-based system has been deployed on the Southern Ontario Smart Computing Innovation Platform's (SOSCIP) Cloud Analytics platform for diagnostic assessment of parallel calibration runtime on both single-node and multi-node CPU architectures. Unlike other calibrations/uncertainty analysis systems developed on the cloud, this system is capable of generating a comprehensive set of statistical information automatically, which facilitates broader analyses of the performance of the SWAT models. Experimental results on SWAT models of different complexities showed that LCC-SWAT can reduce runtime significantly. The runtime reduction is more pronounced for more complex and computationally intensive models. However, the reported runtime efficiency is significantly higher for single node systems. Comparative experiments with DDS and SUFI-2 show that parallel DDS outperforms parallel SUFI-2 in terms of both parameter identifiability and reducing uncertainty in model simulations. LCC-SWAT is a flexible calibration system and other optimization algorithms and asynchronous parallelization strategies can be added to it in future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».