Deep Learning for Forecasting Runoffs over China under Climate Changes
Notice bibliographique
Résumé
The temporal and spatial distribution of water resources over China has changed and may continue changing in the future under ongoing global warming. Scientific water resources management requires reliable forecasting of the change. Meanwhile, the performance of deep learning in achieving it has not been comprehensively explored. To fill this gap, deep learning, i.e., multilayer perceptron (MLP) in this study, is used to study the change of streamflow over China under climate changes. MLP is compared with other machine learning methods for investigating its strengths, and three river basins (i.e., Xiangxi, Jinghe and Zhongzhou) in central, northwestern and southeastern China, respectively are selected to represent hydrologic regimes over China. Four regional climate models are used to drive MLP for forecasting streamflow from 2021 to 2050 under two greenhouse-gas emission scenarios (i.e., RCPs 4.5 and 8.5). Modeling results show that MLP is more accurate than the other methods, especially in terms of peak streamflow volumes. Annual average temperature in the three basins will increase, while precipitation shows different changing trends. The simulation accuracies among the regional climate models (RCMs) are slightly different. Correspondingly, streamflow will increase, and the increments decrease from Jinghe, through Xiangxi, to Zhongzhou River Basins. Due to climate changes, flooding will become more frequent in Jinghe and Xiangxi River Basins, Jinghe River Basin will experience no runoff in winter, and the timing of peak runoffs in Zhongzhou River Basin will move forward. Compared with the RCP 4.5 scenario, the above trends are more obvious under the RCP 8.5 scenario.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».