Implementation of an automatic calibration procedure for HYDROTEL based on prior OAT sensitivity and complementary identifiability analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Efficiency of hydrological models mostly depends on the quality of the calibration performed prior to use. In this paper, an automatic calibration framework for the distributed hydrological model HYDROTEL is proposed. The calibration procedure was performed for three watersheds characterized with different hydroclimatological conditions: the Sassandra located in Ivory Coast, Africa, and the Montmorency and Beaurivage watersheds located in Quebec (Canada). Results of one‐a‐time (OAT) sensitivity analysis showed that the order of the most sensitive parameters differs for each watershed. Thus, the sensitivity depends on the hydroclimatic and physiographic characteristics of the watersheds. Co‐linearity indices showed that all model parameters were identifiable, that is, none of the studied parameters could be explained by a combination of the other parameters. Following these findings, an automatic calibration was run. Results indicated there was good agreement between simulated and measured streamflows at the outlet of each watershed; Nash–Sutcliffe efficiency (NSE) ranging between 0.77 and 0.92 and R2 ranging from 0.87 to 0.97. When comparing NSE and R2 values obtained using a process‐oriented, multiple‐objective, manual calibration strategy, a slight increase in model efficiency was reached with the automatic calibration procedure (4.15% for NSE and 2.95% for R2) improving predictions of peak flows for the Montmorency and Beaurivage watersheds (temperate climate conditions) and flows beyond the rainfall season in the Sassandra watershed. The proposed automatic calibration procedure introduced in this paper may be applied to other distributed hydrological model. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».