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Titre |
en
Clustering Flood Events from Water Quality Time-Series using Latent Dirichlet Allocation Model
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Résumé |
en
To improve hydro-chemical modeling and forecasting, there is a need to better understand flood-induced variability in water chemistry and the processes controlling it in watersheds. In the literature, assumptions are often made, for instance, that stream chemistry reacts differently to rainfall events depending on the season; however, methods to verify such assumptions are not well developed. Often, few floods are studied at a time and chemicals are used as tracers. Grouping similar events from large multivariate datasets using principal component analysis and clustering methods helps to explain hydrological processes; however, these methods currently have some limits (definition of flood descriptors, linear assumption, for instance). Most clustering methods have been used in the context of regionalization, focusing more on mapping results than on understanding processes. In this study, we extracted flood patterns using the probabilistic Latent Dirichlet Allocation (LDA) model, its first use in hydrology, to our knowledge. The LDA method allows multivariate temporal datasets to be considered without having to define explanatory factors beforehand or select representative floods. We analyzed a multivariate dataset from a long-term observatory (Kervidy-Naizin, western France) containing data for four solutes monitored daily for 12 years: nitrate, chloride, dissolved organic carbon, and sulfate. The LDA method extracted four different patterns that were distributed by season. Each pattern can be explained by seasonal hydrological processes. Hydro-meteorological parameters help explain the processes leading to these patterns, which increases understanding of flood-induced variability in water quality. Thus, the LDA method appears useful for analyzing long-term datasets.
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Auteur(s)
|
Alice Aubert
1
, Romain Tavenard
2
, Rémi Emonet
3
, Alban de Lavenne
1
, Simon Malinowski
4
, Thomas Guyet
4
, René Quiniou
4
, Jean-Marc Odobez
3
, Philippe Mérot
1
, Chantal Gascuel
1
1
SAS -
Sol Agro et hydrosystème Spatialisation
( 138970 )
- UMR 1069, Sol Agro et Hydrosystème Spatialisation, Batiment 13, Agrocampus Ouest, 65 rue de Saint Brieuc CS 84215 35042 Rennes CEDEX
- France
-
Institut National de la Recherche Agronomique UMR1069 ( 92114 )
;
-
AGROCAMPUS OUEST ( 108028 )
2
LETG - Rennes -
Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique
( 3177 )
- Maison de la Recherche Place du Recteur Henri Le Moal 35043 RENNES CEDEX
- France
-
Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique UMR 6554 ( 14266 )
;
-
Université de Caen Normandie ( 7127 )
;
-
Normandie Université ( 455934 )
;
-
Université d'Angers ( 74911 )
;
-
École Pratique des Hautes Études ( 110691 )
;
-
Université Paris Sciences et Lettres ( 564132 )
;
-
Université de Brest ( 300314 )
;
-
Université de Rennes 2 ( 406201 )
;
-
Centre National de la Recherche Scientifique UMR 6554 ( 441569 )
;
-
Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes ( 530572 )
;
-
Université de Nantes 93263 ( 93263 )
3
IDIAP Research Institute
( 74654 )
- Centre du Parc Rue Marconi 19 PO Box 592 CH - 1920 Martigny Switzerland
- Suisse
4
DREAM -
Diagnosing, Recommending Actions and Modelling
( 2516 )
- Campus de Beaulieu 35042 Rennes cedex
- France
-
Inria Rennes – Bretagne Atlantique ( 419153 )
;
-
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( 300009 )
;
-
GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE ( 419370 )
;
-
Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires ( 105128 )
;
-
Université de Rennes ( 105160 )
;
-
Institut National des Sciences Appliquées - Rennes ( 117606 )
;
-
Institut National des Sciences Appliquées ( 301232 )
;
-
Université de Bretagne Sud ( 172265 )
;
-
École normale supérieure - Rennes ( 247362 )
;
-
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( 300009 )
;
-
Télécom Bretagne ( 301262 )
;
-
CentraleSupélec ( 411575 )
;
-
Centre National de la Recherche Scientifique UMR6074 ( 441569 )
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Numéro |
12
|
Page/Identifiant |
8187–8199
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Nom de la revue |
|
Date de production/écriture |
2013
|
Vulgarisation |
Non
|
Langue du document |
Anglais
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Volume |
49
|
Date de publication |
2013
|
Audience |
Internationale
|
Comité de lecture |
Oui
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Public visé |
Scientifique
|
Sous-type de document pour les Articles |
Research article
|
Domaine(s) |
-
Sciences de l'Homme et Société/Géographie
-
Sciences de l'Homme et Société/Sciences de l'information et de la communication
|
Indexation contrôlée |
-
qualité de l'eau
-
analyse de série temporelle
-
extraction de motifs
-
modèle probabiliste
-
inondation
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Mots-clés |
en
temporal pattern extraction, time series analysis, probabilistic model, flood events, Water quality
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DOI |
10.1002/2013WR014086 |
ProdINRA |
292987 |
UT key WOS |
000329929100025 |