Uncertainty in modelling the hydrologic responses of a large watershed: a case study of the Athabasca River basin, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large‐scale watershed modelling presents a unique challenge in terms of physiographic and climatological heterogeneity, and spatially varied hydrologic responses. In particular, the spatial variability in hydrologic processes may introduce a high degree of uncertainty in the modelling of a large watershed. This study assessed the uncertainties in annual/seasonal streamflow and annual peak flow simulations with respect to selection of climate data and model parameter sets for the variable infiltration capacity (VIC) model of the Athabasca River basin (ARB) in Alberta, Canada. Two high‐resolution gridded climate data sets over the 1979 to 2010 period, and six different model parameter sets calibrated corresponding to different time periods and various hydrologic patterns, were employed to quantify the uncertainty in VIC simulations. Moreover, the possibility of an ensemble approach to predict hydrologic responses in the ARB has been investigated. The results indicated that streamflow simulations near the headwater and along the Athabasca River mainstream have high uncertainty corresponding to selection of climate data mainly because of greater difference of precipitation between the two climate data sets, whereas sub‐basin stations at low elevations were more sensitive to the selection of parameter set for interflow‐dominated runoff cycle. All stations showed higher uncertainty corresponding to the selection of parameter set for annual peak flows. In addition, this study confirmed that the ensemble means can provide more accurate and consistent hydrologic information for the low‐elevation area where higher internal variability exists. © 2013 Her Majesty the Queen in Right of Canada. Hydrological Processes © 2013 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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».