Regional estimation of parameters of a rainfall‐runoff model at ungauged watersheds using the “spatial” structures of the parameters within a canonical physiographic‐climatic space
Notice bibliographique
Résumé
A regionalization scheme by which parameters of a continuous rainfall‐runoff model are estimated from physiographic and climatic watershed descriptors is presented. The approach makes use of the spatial structures displayed by the parameters within a physiographic‐climatic space defined on the basis of a canonical correlation analysis between model parameters and watershed descriptors. Traditionally, regionalization has been performed using a two‐step procedure of first estimating the model parameters in a set of subwatersheds independently and then establishing a relationship between the parameters thus estimated and a set of watershed descriptors. The approach presented in this paper follows a procedure by which the two steps are combined into one. The model is calibrated for the training subwatersheds with a dual objective of maximizing the model performance and achieving well‐defined spatial structures of the parameters within the physiographic‐climatic space. The model parameters in the subwatersheds that are not used for training are estimated from the optimum parameters obtained in the training set of subwatersheds using ordinary kriging within the physiographic‐climatic space. The performance of the model in these subwatersheds is comparable to the performance in the training set obtained using the optimum parameters estimated through model calibration. The results also indicate the possibility of extrapolation of the model parameters under a situation where some of the watershed descriptors lie slightly outside the range within which the training was done.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».