Calibration and Uncertainty Analysis Using the Sparrow Model for Dissolved‐Solids Transport in the Upper Colorado River Basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Salinity in the Upper Colorado River Basin ( UCRB ) is due to both natural sources and processes, and anthropogenic activities. Given economic damage due to salinity of $295 million in 2010, understanding salinity sources and production together with transport are of great importance. SPA tially Referenced Regressions On Watershed ( SPARROW ) is a nonlinear regression water quality model that simulates sources and transport of contaminants such as dissolved‐solids. However, SPARROW simulations of dissolved‐solids in the UCRB only represent conditions through 1998 due to limited data availability. More importantly, prior simulations focused on a single year calibration and its transferability to other years, and the validity of this approach is questionable, given the changing hydrologic and climatic conditions. This study presents different calibration approaches to assess the best approach for reducing model uncertainty. This study conducted simulations from 1999 to 2011, and the results showed good model accuracy. However, the number of monitoring stations decreased significantly in recent years resulting in higher model uncertainty. The uncertainty analysis was conducted using SPARROW results and bootstrapping. The results suggest that the watershed rankings based on salinity yields changed due to the uncertainty analysis and therefore, uncertainty consideration should be an important part of the management strategy.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».