Multi-objective calibration of hydrological models and data assimilation using genetic algorithms
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation investigates parameter estimation and data assimilation in the context of hydrological modeling to improve water resource decisions. Using the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II), the Soil and Water Assessment Tool was calibrated in a multi-objective fashion for simulations of streamflow. The resulting output is a Pareto frontier comprising a set of incomparable solutions which form a trade-off between two model evaluation objectives. Using the Pareto frontier, the study has developed an automated framework to select solutions from the trade-off surface by evaluating the distribution of solutions in objective space and parameter space. The framework selects solutions with four unique properties including a representative pathway in parameter space, a basin of attraction in objective space, a proximity to the origin in objective space, and a balanced compromise between objective space and parameter space (denoted BCOP). Evaluation of the four auto-selection methods for 15 calibration outputs which are each evaluated across 15 different validation periods show that BCOP perform consistently better than other methods. Additionally, a model characterization framework (MCF) was developed and it uses cluster analysis to examine the distribution of solutions, and conditional probability to combine linkages between the distributions of solutions in both spaces. The MCF computes two indicators: robustness and choice index - which categorizes incomparable sets of solutions to select parameter set(s) with desired properties/behaviour. The evaluation of linkages between robustness and choice index for 225 separate evaluations show that robustness is critical to the performance of solutions across several validation periods. Furthermore, the study has improved a time series of soil moisture through a joint assimilation of satellite brightness temperature and soil moisture. The NSGA-II was applied in a data assimilation framework to merge two soil moisture estimates. One soil moisture was estimated from the Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System (AMSR-E) by assimilating brightness temperature into a radiative transfer model. The other estimate of soil moisture was generated from the Canadian Land Surface Scheme (CLASS). A comparison between the assimilated soil moisture and 'in situ' dataset showed an improvement in accuracy and temporal pattern that was accomplished through the assimilation framework.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».