Assessing the capability of the SWAT model to simulate snow, snow melt and streamflow dynamics over an alpine watershed
Notice bibliographique
Résumé
Snow is an important hydrological reservoir within the water cycle, particularly when the watershed includes a mountainous area. Modellers often overlook water stocked in snow pack and its influence on water distribution, especially when only some portions of the watershed is snow dominated. Snow is usually considered to improve hydrological modelling statistics, but without any regard for the realism of its representation or its influence on the hydrological cycle. This is all the more true when semi-distributed models are used, often considered inadequate for spatially representing such phenomena. On the other hand, semi-distributed models are being increasingly used to realise water budget assessment at a regional scale and such studies should not be realised without a good representation of the snow pack. Lack of field measurements is also a frequent justification for avoiding validating simulated snow packs. In this study, remote sensing data provided by MODIS is combined with in situ data, enabling the validation of the snow pack simulated by the Soil and Water Assessment Tool (SWAT), a semi-distributed, physically-based model, implemented over a partly snow-dominated watershed. Snow simulation was performed without complex algorithms or calibration procedures, using the elevation bands option included in the model and related snow parameters. Representation of snow cover and hydrological simulation were achieved by a standard automatic calibration of the model, over the 2000–2010 period, performed by SWAT-Cup/SUFI2, using six hydrological gauging stations along the fluvial continuum downstream of the snow-dominated area. Results highlight three important points: (i) Set-up of elevation bands over mountainous headwater improved hydrological simulation performance, even well downstream of the snow-dominated area. (ii) SWAT produced a good spatial and temporal representation of the snow cover, using MODIS data, despite a slight overestimation at the end of the snow season on the highest elevation bands. A comparison of the model estimate of snowpack water content with in situ data revealed an underestimation in water content in the lower part of the watershed and a slight overestimation in its upper part. Those errors are linked and originate from difficulties of the model to incorporate very local spatial and temporal variations of the precipitation lapse rate. (iii) Elevation bands brought consistent changes in water distribution within the hydrological cycle of implemented watersheds, which are more in line with expected flow paths.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 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 ».