Hydrologiska Ensemble Prediction Systems (HEPS), som erhållits genom att tvinga nederbördsavrinning modeller med Meteorologiska Ensemble Prediction Systems (MEPS), har erkänts som användbara metoder för att kvantifiera osäkerheter i hydrologiska prognossystem. Denna uppgift är komplex både när det gäller koppling av information och beräkningstid, vilket kan skapa en operativ barriär. Huvudsyftet med det pågående arbetet är att bedöma graden av förenkling (minskning av antalet hydrologiska medlemmar) som kan uppnås med hjälp av en HEPS-konfiguration med hjälp av 16 klumpade hydrologiska modeller som drivs av de 50 väderensembleprognoserna från European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Här föreslås Backward Greedy Selection (BGS) för att bedöma den vikt som varje modell måste representera inom en undergrupp som erbjuder liknande eller bättre prestanda än en referensuppsättning på 800 hydrologiska medlemmar. Dessa hydrologiska modellers vikter representerar varje hydrologisk modells deltagande i ett förenklat HEPS som skulle ge ut realtidsprognoser under en relativt kort beräkningstid. Metoden använder en variation av den k-faldiga korsvalideringen, vilket möjliggör en optimal användning av informationen, och använder ett multikriterium som representerar kombinationen av upplösning, tillförlitlighet, konsekvens och mångfald. Resultat visar att graden av minskning av medlemmar kan fastställas i termer av maximalt antal medlemmar som krävs (komplexitet i HEPS) eller maximering av förhållandet mellan de olika poängen (prestanda).
REF tillämpade bakåt girigt urval för att bedöma vikten av varje modell inom en undergrupp av medlemmar.
Simplifying a hydrological ensemble prediction system with a backward greedy selection of members – Part 1: Optimization criteria
{'venue': None, 'journal': 'Hydrology and Earth System Sciences', 'mag_field_of_study': ['Geology']}