Moreno-Rodenas, A.M., Langeveld, J.G., Clemens, F.H.L.R. (2020). Parametric emulation and inference in computationally expensive integrated urban water quality simulators. Environmental Science and Pollution Research 27, 14237–14258. (link)

 

Título

Parametric emulation and inference in computationally expensive integrated urban water quality simulators

(Emulação paramétrica e inferência em simuladores de qualidade de água urbana integrados computacionalmente caros)

 

Resumo

Water quality environmental assessment often requires the joint simulation of several subsystems (e.g. wastewater treatment processes, urban drainage and receiving water bodies). The complexity of these integrated catchment models grows fast, leading to potentially over-parameterised and computationally expensive models. The receiving water body physical and biochemical parameters are often a dominant source of uncertainty when simulating dissolved oxygen depletion processes. Thus, the use of system observations to refine prior knowledge (from experts or literature) is usually required. Unfortunately, simulating real-world scale water quality processes results in a significant computational burden, for which the use of sampling intensive applications (e.g. parametric inference) is severely hampered. Data-driven emulation aims at creating an interpolation map between the parametric and output multidimensional spaces of a dynamic simulator, thus providing a fast approximation of the model response. In this study a large-scale integrated urban water quality model is used to simulate dissolved oxygen depletion processes in a sensitive river. A polynomial expansion emulator was proposed to approximate the link between four and eight river physical and biochemical river parameters and the dynamics of river flow and dissolved oxygen concentration during one year (at hourly frequency). The emulator scheme was used to perform a sensitivity analysis and a formal parametric inference using local system observations. The effect of different likelihood assumptions (e.g. heteroscedasticity, normality and autocorrelation) during the inference of dissolved oxygen processes is also discussed. This study shows how the use of data-driven emulators can facilitate the integration of formal uncertainty analysis schemes in the hydrological and water quality modelling community.

 

TRADUÇÃO LIVRE

A avaliação ambiental da qualidade da água muitas vezes requer a simulação conjunta de vários subsistemas (por exemplo, processos de tratamento de águas residuais, drenagem urbana e corpos de água receptores). A complexidade desses modelos integrados de captação cresce rapidamente, levando a modelos potencialmente superparametrizados e computacionalmente caros. Os parâmetros físicos e bioquímicos do corpo de água receptora são muitas vezes uma fonte dominante de incerteza ao simular processos de depleção de oxigênio dissolvido. Assim, o uso de observações do sistema para refinar o conhecimento prévio (de especialistas ou literatura) geralmente é necessário. Infelizmente, a simulação de processos de qualidade de água em escala real resulta em uma carga computacional significativa, para a qual o uso de aplicações intensivas de amostragem (por exemplo, inferência paramétrica) é severamente prejudicado. A emulação orientada a dados visa criar um mapa de interpolação entre os espaços paramétricos e multidimensionais de saída de um simulador dinâmico, proporcionando assim uma aproximação rápida da resposta do modelo. Neste estudo, um modelo de qualidade de água urbana integrado em grande escala é usado para simular processos de esgotamento de oxigênio dissolvido em um rio sensível. Um emulador de expansão polinomial foi proposto para aproximar a ligação entre quatro e oito parâmetros físicos e bioquímicos do rio e a dinâmica do fluxo do rio e concentração de oxigênio dissolvido durante um ano (na frequência horária). O esquema do emulador foi usado para realizar uma análise de sensibilidade e uma inferência paramétrica formal usando observações do sistema local. O efeito de diferentes suposições de probabilidade (por exemplo, heterocedasticidade, normalidade e autocorrelação) durante a inferência dos processos de oxigênio dissolvido também é discutida. Este estudo mostra como o uso de emuladores orientados a dados pode facilitar a integração de esquemas formais de análise de incerteza na comunidade de modelagem hidrológica e de qualidade da água.

 

Artigo publicado no site Springer Link, no Environmental Science and Pollution Research (ESPR).