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Enregistrement W1906680954 · doi:10.1002/hyp.9997

Evaluating the ability of a hydrologic model to replicate hydro‐ecologically relevant indicators

2013· article· en· W1906680954 sur OpenAlexaffabout
Rajesh R. Shrestha, Daniel L. Peters, Markus Schnorbus

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensImpactPacific Institute for Climate SolutionsUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReplicateHydrographDownscalingEnvironmental scienceStreamflowHydrological modellingClimatologyHydrology (agriculture)Climate changeParametrization (atmospheric modeling)Drainage basinEcologyGeologyStatisticsGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is a common practice to employ hydrologic models for assessing alterations to streamflow as a result of anthropogenically driven changes, such as riverine, land use, and climate change. However, the ability of the models to replicate different components of the hydrograph simultaneously is not clear. Hence, this study evaluates the ability of a standard hydrologic model set‐up: Variable Infiltration Capacity (VIC) hydrologic model for two headwater sub‐basins in the Fraser River (Salmon and Willow), British Columbia, Canada, with climate inputs derived from observations and statistically downscaled global climate models (GCMs); to simulate six general water resource indicators (WRIs) and 32 ecologically relevant indicators of hydrologic alterations (IHA). The results show a generally good skill of the observation‐driven VIC model in replicating most of the WRIs and IHAs. Although the WRIs, including annual volume, centre of timing, and seasonal flows, and the IHAs, including maximum and minimum flows, were reasonably well replicated, statistically significant differences in some of the monthly flows, number and duration of flow pulses, rise and fall rates, and reversals were noted. In the case of GCM‐driven results, additional monthly, maximum, and minimum flow indicators produced statistically significant differences. A number of issues with the model input/output data, hydrologic model parametrization and structure as well as downscaling methods were identified, which lead to such discrepancies. Therefore, there is a need to exercise caution in the use of model‐simulated indicators. Overall, the WRIs and IHAs can be useful tools for evaluating changes in an altered hydrologic system, provided the skill and limitations of the model in replicating these indicators are understood. © 2013 Her Majesty the Queen in Right of Canada. Hydrological Processes © 2013 John Wiley & Sons Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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