Classifying annual daily hydrographs in Western North America using <scp>t‐distributed</scp> stochastic neighbour embedding
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flow regimes are critical for determining physical and biological processes in rivers and their classification and regionalization traditionally seeks to link patterns of flow to physiographic, climate and other information. There are many approaches to, and rationales for, catchment classification, with those focused on streamflow often seeking to relate a particular response characteristic to a physical property or climatic driver. Rationales include such topics as prediction in ungauged basins (PUB), and providing guidance for model selection in poorly understood hydrological systems. The annual daily hydrograph (ADH) is a first‐order easily visualized integrated expression of catchment function, and over many years the average ADH is a distinct hydrological signature that differentiate catchments from each other. In this study, we use t‐SNE, a state‐of‐the‐art technique of dimensionality reduction, to classify 17 110 ADHs for 304 reference catchments in mountainous Western North America. t‐SNE is chosen over other conventional methods of dimensionality reduction (e.g., PCA) as it presents greater separability of ADHs, which are projected on a 2D map where the similarities are evaluated according to their map distance. We then utilize a Deep Learning encoder to upgrade the non‐parametric t‐SNE to a parametric approach, enhancing its capability to address ‘unseen’ samples. Results showed that t‐SNE successfully clustered ADHs of similar flow regimes on the 2D map and allowed more accurate classification with KNN. In addition, many compact clusters on the 2D map in the coastal Pacific Northwest suggest information redundancy in the local streamflow network. The t‐SNE map provides an intuitive way to visualize the similarity of high‐dimensional data of ADHs, groups catchments with like characteristics, and avoids the reliance on subjective hydrometric indicators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».