Development of a river breakup prediction model
Notice bibliographique
Résumé
The dynamic breakup of river ice can initiate ice runs where large masses of ice floes accumulate as ice jams. These ice jams can cause severe inundation and infrastructure damage. Several Norwegian rivers are prone to ice run events, however there are currently no models available in Norway for predicting this specific hydrological phenomenon. Ice-related problems are often dealt with on a site-to-site basis and rely heavily on local knowledge. Other countries, such as Canada and Sweden, have implemented statistical, machine learning and process-based modelling approaches. Being able to accurately predict the timing and severity of ice run and ice jam events improves the ability to take suitable mitigation measures and limit negative consequences. The aim of this work is to develop a model to predict ice run events in two Norwegian rivers, the Beiarn River and the Stjørdal River, and thereby address the need for predicting this hydrological hazard.The work presented here is part of a master thesis study that will be completed by May 2023. Both Stjørdal and Beiarn River have been monitored by NVE in the latter half of the 20th century, and the timing and severity of historical ice run events are obtained from this data. The predictors are given by hydrometeorological and ice thickness data, both observed and modelled. The Distance Distribution Dynamics (DDD) model developed by NVE is used for simulating daily discharge, and a simple ice growth model from NVE is used for modelling ice thickness. The prediction model itself is a work in progress, initially taking a logistic regression approach. If time allows, other approaches within machine learning such as random forest will be attempted. The dataset is severely imbalanced given the rarity of ice run events and the limited length of the observed series. Different methods are evaluated in terms of their ability to deal with this issue. The ultimate objective of this project is to develop a model providing daily probabilistic forecasts of the likelihood of ice run events in the coming days.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».