Estimation of Continuous Streamflow in Ontario Ungauged Basins: Comparison of Regionalization Methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle