On the Choice of Metric to Calibrate Time-Invariant Ensemble Kalman Filter Hyper-Parameters for Discharge Data Assimilation and Its Impact on Discharge Forecast Modelling
Notice bibliographique
Résumé
An important step when using some data assimilation methods, such as the ensemble Kalman filter and its variants, is to calibrate its parameters. Also called hyper-parameters, these include the model and observation errors, which have previously been shown to have a strong impact on the performance of the data assimilation method. Many metrics can be used to calibrate these hyper-parameters but may not all yield the same optimal set of values. The current study investigated the importance of the choice of metric used during the hyper-parameter calibration phase and its impact on discharge forecasts. The types of metrics used each focused on discharge accuracy, ensemble spread or observation-minus-background statistics. The calibration was performed for the ensemble square root Kalman filter over two catchments in Canada using two different hydrologic models per catchment. Results show that the optimal set of hyper-parameters depended heavily on the choice of metric used during the calibration phase, where data assimilation was applied. These sets of hyper-parameters in turn produced different hydrologic forecasts. This influence was reduced as the forecast lead time increased, because of not applying data assimilation in the forecast mode, and accordingly, convergence of model state ensembles produced in the calibration phase. However, the influence could remain considerable for a few days up to multiple weeks depending on the catchment and the model. As such, a preliminary analysis would be recommended for future studies to better understand the impact that metrics can have within and outside the bounds of hyper-parameter calibration.
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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 | 0,012 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».