Streamflow simulation methods for ungauged and poorly gauged watersheds
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Rainfall–runoff modelling procedures for ungauged and poorly gauged watersheds are developed in this study. A well-established hydrological model, the University of British Columbia (UBC) watershed model, is selected and applied in five different river basins located in Canada, Cyprus, and Pakistan. Catchments from cold, temperate, continental, and semiarid climate zones are included to demonstrate the procedures developed. Two methodologies for streamflow modelling are proposed and analysed. The first method uses the UBC watershed model with a universal set of parameters for water allocation and flow routing, and precipitation gradients estimated from the available annual precipitation data as well as from regional information on the distribution of orographic precipitation. This method is proposed for watersheds without streamflow gauge data and limited meteorological station data. The second hybrid method proposes the coupling of UBC watershed model with artificial neural networks (ANNs) and is intended for use in poorly gauged watersheds which have limited streamflow measurements. The two proposed methods have been applied to five mountainous watersheds with largely varying climatic, physiographic, and hydrological characteristics. The evaluation of the applied methods is based on the combination of graphical results, statistical evaluation metrics, and normalized goodness-of-fit statistics. The results show that the first method satisfactorily simulates the observed hydrograph assuming that the basins are ungauged. When limited streamflow measurements are available, the coupling of ANNs with the regional, non-calibrated UBC flow model components is considered a successful alternative method to the conventional calibration of a hydrological model based on the evaluation criteria employed for streamflow modelling and flood frequency estimation.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 découle