用机理模拟器加速水文模型中的贝叶斯推断
统计方法学
2019-10-09 v1
摘要
如同许多动态建模领域一样，水文模型运行时间长，阻碍了从数据中对模型参数进行贝叶斯推断。通过以输入和/或参数的函数形式近似模型输出，模拟（emulation）使我们能够以精度换取速度来完成这一任务。我们结合（i）机理模拟器的使用、（ii）参数空间的低差异采样，以及（iii）设计数据集的迭代细化，利用在至多八维参数空间中由 128 次模型运行构建的极小型设计数据集来执行贝叶斯推断。在示例教学中，我们使用由水文模拟器 SWMM 实现的模型，以便将推断结果与完整模型所得结果进行比较。该比较表明，迭代改进能在极小型设计数据集下得到合理结果。
引用
@article{arxiv.1910.03481,
title = {Accelerating Bayesian inference in hydrological modeling with a mechanistic emulator},
author = {David Machac and Peter Reichert and Jörg Rieckermann and Dario Del Giudice and Carlo Albert},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.03481},
year = {2019}
}