High-resolution national-scale water modeling is enhanced by multiscale differentiable physics-informed machine learning
Notice bibliographique
Résumé
The National Water Model (NWM) is a key tool for flood forecasting and planning and water management. Key challenges facing NWM include calibration and parameter regionalization when confronted with big data. We present two novel versions of high-resolution (~37 km2) differentiable models (a type of physics-informed machine learning): one with implicit, unit-hydrograph-style routing and another with explicit Muskingum-Cunge routing in the river network. The former predicts streamflow at basin outlets whereas the latter presents a discretized product that seamlessly covers rivers in the conterminous United States (CONUS). Both versions used neural networks to provide multiscale parameterization and process-based equations to provide structural backbone, trained them together (“end-to-end”) on 2,807 basins across CONUS, and evaluated them on 4,997 basins. Both versions show the great potential to elevate future NWMs for extensively calibrated as well as ungauged sites: the median daily Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) of all 4,997 basins is improved to around 0.68 from 0.49 of NWM3.0. As they resolve heterogeneity, both greatly improved simulations in the western CONUS and also in the Prairie Pothole Region, a long-standing modeling challenge. The Muskingum-Cunge version further improved performance for basins >10000 km2. Overall, our results show how neural-network-based parameterizations can improve NWM performance for providing operational flood predictions while maintaining interpretability and multivariate outputs. We provide a CONUS-scale hydrologic dataset for further evaluation and use. The modeling system supports the Basic Model Interface (BMI), which allows seamless integration with the next-generation NWM.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».