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Enregistrement W2026774287 · doi:10.1002/hyp.8133

Identification of rainfall–runoff model for improved baseflow estimation in ungauged basins

2011· article· en· W2026774287 sur OpenAlexafffundabout
Jos Samuel, Paulin Coulibaly, Robert A. Metcalfe

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensTrent UniversityMinistry of Natural Resources and ForestryMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésBaseflowEnvironmental scienceStreamflowSurface runoffHydrology (agriculture)Hydrological modellingDrainage basinStructural basinClimatologyEcologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Baseflow is an integral component of environmental flow prescriptions to mitigate the impacts of flow regime alteration on the ecological condition of rivers and often the most contentious issue in project planning, particularly for waterpower development. Baseflow prescriptions to meet ecological objectives are increasingly derived from a natural reference condition, often a simulated streamflow time series for an ungauged basin. Accuracy of baseflow estimates is important for identifying ecological water requirements and possible ecosystem and economic tradeoffs with confidence. Estimating baseflow time series in ungauged basins to accurately quantify a natural reference condition in all regions of Ontario is particularly difficult given the heterogeneity in landscape, climate, and size of the basins where simulated time series are required. To identify the optimal hydrologic model for baseflow simulation in all regions of Ontario, five variants of McMaster University‐Hydrologiska Byråns Vattenbalansavdelning (MAC‐HBV) were tested using a combination of possible model parameters, linear and nonlinear storage‐discharge relationship in deep soil layers, and different criteria for optimizing model parameter sets. It was found that the hydrologic model which used a nonlinear storage‐discharge relationship, a larger range of model parameters and included low flow criteria in the optimization procedure showed the best performance for baseflow estimates. The optimal model was then combined with a coupled regionalization method to improve baseflow estimates in ungauged basins compared with the original MAC‐HBV model. This included a ∼20% increase in the median of Nash Sutcliffe efficiencies and a 50% reduction in the volume errors for the tested basins. The resulting model provides a tool that can be used reliably throughout Ontario to simulate streamflow and baseflow time series in ungauged basins and to calculate baseflow indicators and criteria for aquatic ecosystem assessments of planned flow regime alterations. Copyright © 2011 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,213 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations59
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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