A spatially adaptive multi-resolution generative algorithm: Application to simulating flood wave propagation
Notice bibliographique
Résumé
We propose a statistical model suitable for large spatio-temporal data sets exhibiting complex patterns such as simulated by physics-based hydraulic models over high resolution (HR) 2D meshes. Although necessary for impact studies such as urban flood hazard assessment, their long computation times limit their applicability leading to the development of statistical models that may emulate them quickly. Our model draws from the strengths of multi-resolution analysis and relies on an extension of the lifting scheme, a flexible implementation of discrete wavelet transforms, for spatio-temporal data. The extended lifting scheme exploits the idea that dominant spatial features, that may be identified with clustering, remain present through time. An easily interpretable non-parametric representation can be derived from the lifting scheme by combining a smoothed version of the data (obtained by simple averaging) with details (given by local regression residuals). A generative algorithm is built by introducing the information provided by a low resolution model, whose computation times are orders of magnitude smaller, yielding a downscaling model. This downscaling model assumes that sufficiently representative HR spatial patterns can be inferred from the training set. Our model is applied to a 2D dam break experiment using a synthetic urban configuration and to a field-scale test case simulating the propagation of a dike break flood wave into a Sacramento urban area. A comparison, carried out with spatial interpolation schemes and with a variant of our model based on principal component analysis, shows that the spatio-temporal lifting scheme based model is better at reproducing extreme events.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».