Estimation of Continuous Streamflow in Ontario Ungauged Basins: Comparison of Regionalization Methods
Notice bibliographique
Résumé
Regionalization, a process of transferring hydrological information [i.e., parameters of a conceptual rainfall-runoff model, namely, the McMaster University-Hydrologiska Byråns Vattenbalansavdelning (MAC-HBV)] from gauged to ungauged basins, was applied to estimate continuous flows in ungauged basins across Ontario, Canada. To identify appropriate regionalization methods, different regionalization methods were applied, including the spatial proximity [i.e., kriging, inverse distance weighted (IDW), and mean parameters], physical similarity, and regression-based approaches. Furthermore, an approach coupling the spatial-proximity (IDW) method and the physical similarity approach is proposed. The analysis results show that the coupled regionalization approach as well as the IDW and kriging produce better model performances than the remaining three. Further investigations show that the coupled-regionalization approach provides slightly better performances than the other two spatial proximity methods. In addition, a modified Monte Carlo simulation method is used to assess the estimated flow confidence intervals. The prediction confidence intervals provide additional information on the range of variability of the simulated continuous streamflow in the ungauged basins, and this can be particularly useful for decision making, such as environmental flow determination in ungauged basins.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».