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Karst-aquifer operational turbidity forecasting by neural networks and the role of complexity in designing the model: a case study of the Yport basin in Normandy (France)
Hydrogeology Journal ( IF 2.8 ) Pub Date : 2021-01-09 , DOI: 10.1007/s10040-020-02277-w
Michaël Savary , Anne Johannet , Nicolas Massei , Jean-Paul Dupont , Emmanuel Hauchard

Karst aquifers are highly susceptible to pollution transport, particularly turbidity, because these aquifers do not filter water to any significant degree. This may occasionally induce sanitary issues for the population and, therefore, it is operationally important to predict the mobility of water with high turbidity. In this study, deep specific architectures, recurrent and feed-forward, inspired from a multilayer perceptron, are used to predict the turbidity peak and the 100 NTU threshold exceedance at the Yport pumping well in Normandy (France), used by the Le Havre Seine Métropole urban conglomeration to supply water to 240,000 inhabitants. This abstraction well pumps water from the chalk karst aquifer. For this purpose, 32 architectures were designed, with different sampling rates and numbers of used rain gauges, which, using a cross-test procedure, provided 288 different models. This arrangement represented directly the rainfall–turbidity relationship. The study also assessed model quality using original criteria defined specifically for this study. Rigorous model selection makes it possible to design models that can, with limited uncertainty, predict the threshold exceedance and the maximum turbidity peak up to 24 h in advance. More interestingly, the main outcome associated with this methodology is that the complexity of the models (i.e. the number of free parameters) behaved like a high-level parameter, controlling the quality of the results independently from field considerations. This result is consistent with the well-known bias-variance tradeoff.



中文翻译:

神经网络预测岩溶含水层的浊度及其在模型设计中的作用:以法国诺曼底Yport盆地为例

岩溶含水层极易受到污染的运输,特别是混浊,因为这些含水层不会对水进行任何明显的过滤。这有时可能会给人们带来卫生问题,因此,预测高浊度水的流动性在操作上很重要。在这项研究中,受多层感知器启发的深度特定结构(递归和前馈)用于预测勒阿弗尔塞纳河所使用的法国诺曼底Yport抽油井的浊度峰值和100 NTU阈值超出大都会城市集团向24万居民供水。这个抽象井从白垩岩溶含水层中抽水。为此,设计了32种架构,分别采用了不同的采样率和使用的雨量计数量,使用交叉测试过程,提供了288种不同模型。这种安排直接代表了降雨与浊度的关系。该研究还使用专门为此研究定义的原始标准评估了模型质量。严格的模型选择使设计模型可以在不确定性有限的情况下提前24小时预测阈值超出和最大浊度峰值。更有趣的是,与这种方法相关的主要结果是模型的复杂性(即自由参数的数量)表现得像一个高级参数,独立于现场考虑而控制结果的质量。该结果与众所周知的偏差-方差折衷相一致。这种安排直接代表了降雨与浊度的关系。该研究还使用专门为此研究定义的原始标准评估了模型质量。严格的模型选择使设计模型可以在不确定性有限的情况下提前24小时预测阈值超出和最大浊度峰值。更有趣的是,与该方法相关的主要结果是模型的复杂性(即自由参数的数量)表现得像一个高级参数,独立于现场考虑而控制结果的质量。该结果与众所周知的偏差-方差折衷相一致。这种安排直接代表了降雨与浊度的关系。该研究还使用专门为此研究定义的原始标准评估了模型质量。严格的模型选择使设计模型可以在不确定性有限的情况下提前24小时预测阈值超出和最大浊度峰值。更有趣的是,与该方法相关的主要结果是模型的复杂性(即自由参数的数量)表现得像一个高级参数,独立于现场考虑而控制结果的质量。该结果与众所周知的偏差-方差折衷相一致。在不确定性有限的情况下,提前24小时预测阈值超出范围和最大浊度峰值。更有趣的是,与该方法相关的主要结果是模型的复杂性(即自由参数的数量)表现得像一个高级参数,独立于现场考虑而控制结果的质量。该结果与众所周知的偏差-方差折衷相一致。在不确定性有限的情况下,提前24小时预测阈值超出范围和最大浊度峰值。更有趣的是,与该方法相关的主要结果是模型的复杂性(即自由参数的数量)表现得像一个高级参数,独立于现场考虑而控制结果的质量。该结果与众所周知的偏差-方差折衷相一致。

更新日期:2021-01-10
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