Multi-objective Inverse Modelling Using Physically based Metrics
Notice bibliographique
Résumé
The heterogeneity in the soil medium makes it economically impossible to measure the soil characteristics across the whole soil profile. Inverse modelling configures a computer model to simulate the groundwater system and calibrates it to identify the soil characteristics in all grid-cells defined in the model. In classic inverse modelling approaches, residuals between simulated and measured groundwater head time series are converted into a single likelihood function to be maximized; therefore, the information content in the measured data is not fully exploited in those approaches. Moreover, the large number of grid-cells makes inverse modelling an ill-posed optimization problem with more unknown parameters than known measured values, leading to different parameter sets having a similar model performance. Despite recent advances in groundwater calibration practices, such as the regularization approach, there is a considerable room to improve groundwater model calibration using information content in the measured data. Regularization aims to add various sets of information to the calibration to tackle the non-uniqueness problem. However, this approach could associate with a considerable degree of subjectivity and uncertainty. This study seeks a novel approach to extract information content from measured data in the form of physically-based metrics that are often called signatures for improving the identifiability in the groundwater model calibration. Moreover, this study proposes a novel automated powerful inverse modelling strategy using a multi-objective approach to incorporate most of the information content through physically meaningful metrics to obtain more consistent models. The benchmark Freyberg 1988 synthetic case study, in which the true model parameter values are known, is used to demonstrate the applicability and potentials of the proposed framework. The reconstructed Freyberg case study in MODFLOW 2005 showed the framework has the ability to find consistent estimates of the groundwater model parameters.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».