Temporal Hierarchical Reconciliation for Consistent Water Resources Forecasting Across Multiple Timescales: An Application to Precipitation Forecasting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Obtaining consistent forecasts at different timescales is important for reliable decision‐making. This study introduces and evaluates the benefits of utilizing temporal hierarchical reconciliation methods for water resources forecasting, with an application to precipitation. Original (precipitation) Forecasts (ORFs) were produced using “automatic” Exponential Time‐Series Smoothing (ETS), Artificial Neural Network (ANN), and Seasonal Auto‐Regressive Integrated Moving Average (SARIMA) models at six timescales, namely, monthly, 2‐monthly, quarterly, 4‐monthly, bi‐annual, and annual, for 84 basins extracted from the Canadian model parameter experiment. Temporal hierarchical reconciliation methods, including structural scaling‐based Weighted Least Squares (WLS), series variance scaling‐based WLS, and Ordinary Least Squares, along with the simple Bottom‐Up (BU) method, were applied to reconcile the forecasts. In general, ETS (direct forecasting) demonstrated better performance compared to ANN and SARIMA (recursive forecasting). The results confirmed that improvements in accuracy due to reconciliation is dependent on the basin, timescale, and the ORFs' accuracy. For different forecast models, the reconciliation methods showed different levels of performance. For ETS, BU was able to improve forecast accuracy to a greater extent than the temporal hierarchical reconciliation methods, while for ANN and SARIMA, forecast accuracy was improved through all temporal hierarchical reconciliation methods but not BU. The reconciled forecasts' accuracy was affected more by the ORFs' accuracy than by the reconciliation method. Different timescales showed dissimilar sensitivity to reconciliation. The presented results are anticipated to serve as a valuable benchmark for evaluating future developments in the promising area of temporal hierarchical reconciliation for water resources forecasting.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».