Notice bibliographique
Résumé
The Hydrological Simulation Program FORTRAN (HSPF) model was calibrated for the South Nation watershed located in Eastern Ontario. Three nonlinear automatic optimization techniques were applied and compared: Gauss-Marquardt-Levenberg (GML) method, Random Multiple Search Method (RSM), and Shuffled Complex Evolution method developed at the University of Arizona (SCE-UA). The best GML, RSM, and SCE-UA variable values beyond which objective function improvement is insignificant were suggested. It was found that more than one parameter set is able to maintain the model in a calibrated state which reflects correlation among model parameters and equations. The lowest value of the objective function (OF) does not necessarily correspond to the optimum solution. Comparison of scatter plots, graphs of residuals, and plots of cumulative differences are required to determine the best model parameter set. Combination of Nash and Sutcliffe (NS) model fit, coefficient of efficiency, and index of agreement proved to be the best statistics for model comparison. Proper definition of the OF is crucial to successful model calibration. Over 60 single and compound OFs were compared. The OF expressed as a log of observed and simulated flows was found to be the most appropriate single OF. A compound OF expressed as a sum of squared residuals of equally weighed log-transformed maximum (top 1% of flows), minimum (bottom 20% of flows), and middle flows was found to be best for most general model applications. Uncertainty of HSPF parameters was explored by the method of moments (MM), Monte Carlo (MC) with Latin hypercube and induced correlation, and response surface (RS) methods. Typically, the MM results in the most conservative uncertainty. The 95% confidence intervals of parameter uncertainty correspond to up to 10% variations in spring maximum flows. The predictive confidence interval and predictive noise for spring maximum and autumn minimum flows using single and compound OFs were computed. The predictive intervals were computed from the 95% confidence limits of the OF. It was found that HSPF can be an efficient tool to predict flows in ungaged watersheds with parameter transfer from calibrated neighbouring watersheds. The impact of DEM resolution on HSPF topographical parameters was studied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».