Application of remote sensing information about land use – land cover in flood forecasting with the Xin'anjiang model
Notice bibliographique
Résumé
Grid-based digital elevation data with a spatial resolution of 30 s of latitude or longitude, covering the Hanjiang River basin, were matched spatially with a 1 km × 1 km grid of land use – land cover data generated from remotely sensed data. The ratio of impervious area to subcatchment area (denoted IMP), a parameter in the Xin'anjiang model, can then be extracted directly from the land use – land cover data. Soil free water storage capacity (SM), a sensitive parameter in the Xin'anjiang model, can be obtained for the subcatchment by the relation between SM and the ratio of forest land area to subcatchment area. Thus, in the proposed semidistributed hydrological model, the spatial variability of land surface characteristics is taken into consideration. As a result, the physical meanings of model parameters are so clear that they can be extended from gauged catchments to ungauged catchments according to the land surface characteristics over the catchments. The accuracy of flood forecasting is improved as well. A case study of 24 flood events within the Baohe River, the upper tributary of the Hanjiang River, has shown that constructing the relationship between model parameters and land surface characteristics is an effective way to reduce errors in flood forecasting. In concrete terms, if the result computed by the semidistributed algorithm is compared with the result obtained by the lumped subcatchment algorithm, the Nash–Sutcliffe coefficients of 15 flood events increase, and the relative errors of 22 flood peaks decrease markedly. Also, the sensitivity of SM to flood peak discharge is greater than its sensitivity to the Nash–Sutcliffe coefficient. The semidistributed hydrological model is of practical value to flood forecasting and to the quantitative description of land use – land cover change related to the water cycle. We are convinced that this research is also helpful in the operation of a water supply system for the middle route of the large project involving water transfer from southern to northern China.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».