Bayesian conditioning of a rainfall‐runoff model for predicting flows in ungauged catchments and under land use changes
Notice bibliographique
Résumé
A novel method is presented for conditioning rainfall‐runoff models for ungauged catchment and land use impact applications. The method conditions the model on information from multiple regionalized response indices using a formal Bayesian approach. Two indices that hold information about soil type and land use effects are the base flow index from the Hydrology of Soil Type (HOST) classification and curve number from the U.S. Department of Agriculture's Soil Conservation Service soil and land use classification. These indices are used to constrain a five‐parameter probability distributed moisture model for subcatchments of the Wye (grazed grassland) and Severn (mainly afforested) catchments in the United Kingdom. The base flow index and curve number constrain only two of the five model parameters, indicating that ideally, other sources of information would be sought. Nevertheless, the procedure significantly reduces the prior uncertainty in runoff prediction and gives predictions close to those of the calibrated models. For the case study, the introduction of the curve number in addition to the base flow index has only a small effect on model performance and uncertainty; however, it allows a distinction between the effects of soil type and land management for the purpose of scenario analysis. The principal assumptions used in the method are the applicability of the curve number classification system and its mapping to UK soil types and the likelihood function used for Bayesian conditioning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».