Regionalization of a Distributed Hydrology Model Using Random Forest
Notice bibliographique
Résumé
Distributed hydrology models are suitable tools for understanding the hydrological processes, which take place on heterogeneous media under ever-changing internal (e.g. land use change) and boundary conditions (e.g. climate change). The generally accepted practice for applying such models is to calibrate their parameters using observed data. Still in many locations, even in developed countries, observed data is lacking or unreliable. Regionalization is a way around this problem. In this research, we built a Random Forest (RF) model to regionalize the parameters of a distributed hydrology models (Hydrotel), which is the operational model at Quebec government. Using the RF model, the following three hypotheses were tested regarding the efficiency and spatio-temporal variability of the proposed regionalization technique: (1) A finer time-step adds more information to the calibrated parameters and therefore improves the efficiency of the regionalization method; (2) The parameters approximated by RF are spatially consistent and therefore transferrable across spatial scales (i.e. from lumped to sub-catchment to hydrological response units); (3) Using more spatially representative predictors (i.e. by refining the spatial resolution of CDs) to reflect heterogeneity of the catchment will improve the performance of regionalization at internal ungauged locations. All these hypotheses were tested on three groups of nested catchments at 3- and 24-hour time-steps. The results show that for simulations at sub-daily time-steps, the calculated loss of regionalization efficiency (with respect to calibration) is less than that of the 24-hour time-step (12% improvement). Approximating the parameters at different levels of spatial discretization demonstrates that the parameters are spatially consistent as the distribution of parameters and catchment descriptors are spatially correlated. Finally, we found a consistent improvement of simulations when we replace lumped with fully distributed parameters, for simulations with a 24-hour time step. This improvement in the efficiency is higher for catchments with a higher degree of spatial heterogeneity (up to 12%). However, no significant improvement in the efficiency of simulation from lumped to distributed parameters has been observed when the time-step of the simulation was reduced to 3-hour.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».