Retrieval-Augmented Water Level Forecasting for Everglades

📄 arXiv: 2508.04888v1 📥 PDF

作者: Rahuul Rangaraj, Jimeng Shi, Rajendra Paudel, Giri Narasimhan, Yanzhao Wu

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-06

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出检索增强水位预测方法以解决生态管理问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 水位预测 检索增强 深度学习 水文学 生态管理 时间序列预测 多变量分析

📋 核心要点

  1. 现有的深度学习方法在水文学中的应用有限，且难以在不同数据集上泛化，缺乏有效的适应机制。
  2. 提出的检索增强预测（RAF）框架通过检索历史数据中的相似模式，增强模型的上下文意识，提高预测准确性。
  3. 在佛罗里达沼泽的真实数据上进行评估，RAF框架显著提升了水位预测的准确性，展示了其在环境水文学中的潜力。

📝 摘要（中文）

准确的水位预测对于管理如佛罗里达沼泽等生态系统至关重要，该沼泽在洪水缓解、干旱管理、水资源规划和生物多样性保护中发挥着重要作用。尽管深度学习在时间序列预测中取得了成功，但在水文学中的应用仍然较少，且常常难以在不同的未见数据集和领域中进行有效的泛化。为了解决这一问题，本文提出了检索增强预测（RAF）框架，通过检索历史相似的多变量水文事件来丰富模型输入，从而提高预测的准确性。我们在佛罗里达沼泽的真实数据上进行了全面评估，结果表明RAF框架显著提高了水位预测的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决水位预测中现有深度学习方法在不同数据集上泛化能力不足的问题，尤其是在水文学领域的应用尚未得到充分探索。

核心思路：论文提出的检索增强预测（RAF）方法通过维护一个外部的历史观测档案，检索与当前预测任务相关的历史水文事件，从而增强模型的输入信息，提高预测的准确性。

技术框架：RAF框架主要包括两个阶段：第一阶段是检索历史数据，识别与当前预测任务相似的水文事件；第二阶段是将检索到的历史数据与当前输入结合，进行水位预测。

关键创新：RAF的核心创新在于通过历史数据的检索来增强模型输入，而不是依赖于特定任务的重新训练或微调，这一方法显著提高了模型的适应性和泛化能力。

关键设计：在设计上，RAF方法采用了相似性基础和互信息基础的两种检索方式，确保能够有效识别与当前任务相关的历史模式，具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，RAF框架在水位预测准确性上显著优于基线模型，具体提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填入），验证了该方法在环境水文学中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究在生态管理领域具有广泛的应用潜力，尤其是在水资源管理、洪水预警和生态保护等方面。通过提高水位预测的准确性，能够更好地支持决策者进行有效的生态管理和资源规划，促进可持续发展。

📄 摘要（原文）

Accurate water level forecasting is crucial for managing ecosystems such as the Everglades, a subtropical wetland vital for flood mitigation, drought management, water resource planning, and biodiversity conservation. While recent advances in deep learning, particularly time series foundation models, have demonstrated success in general-domain forecasting, their application in hydrology remains underexplored. Furthermore, they often struggle to generalize across diverse unseen datasets and domains, due to the lack of effective mechanisms for adaptation. To address this gap, we introduce Retrieval-Augmented Forecasting (RAF) into the hydrology domain, proposing a framework that retrieves historically analogous multivariate hydrological episodes to enrich the model input before forecasting. By maintaining an external archive of past observations, RAF identifies and incorporates relevant patterns from historical data, thereby enhancing contextual awareness and predictive accuracy without requiring the model for task-specific retraining or fine-tuning. Furthermore, we explore and compare both similarity-based and mutual information-based RAF methods. We conduct a comprehensive evaluation on real-world data from the Everglades, demonstrating that the RAF framework yields substantial improvements in water level forecasting accuracy. This study highlights the potential of RAF approaches in environmental hydrology and paves the way for broader adoption of adaptive AI methods by domain experts in ecosystem management. The code and data are available at https://github.com/rahuul2992000/WaterRAF.