Investigations of uncertainty in SWAT hydrologic simulations: a case study of a Canadian Shield catchment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Uncertainty analysis is an integral part of hydrological modelling. We investigated uncertainty from model structure and parameters in the soil and water assessment tool (SWAT) hydrologic simulations for a Canadian Shield catchment (5.4 km2) in south central Ontario. We investigated influences of model structure on parameter identifiability and prediction uncertainty by comparing model performance of SWAT (version 2009.10.1 Beta3) and SWAT‐CS (a version representing hydrological processes in Canadian Shield catchments). Equifinality was found to exist for many parameters in process modules of snow water equivalent (SWE), streamflow and lake outflow. For SWAT, there are clearly identifiable parameters from process modules of snowmelt, overland flow, lateral flow and groundwater flow, while snowmelt parameters and lateral flow travel time are the only clearly identifiable parameters in SWAT‐CS. Model structure also notably influenced the optimum parameter values. Only 50–55% of observed SWE and 27–43% of observed streamflow were bracketed by the corresponding 95% confidence interval. The prediction uncertainty for SWE was mainly caused by the inaccuracy in timing of simulated snowmelt. This, along with use of a daily time step that is not able to capture the subdaily rainfall on snow pack, the limited capability of simulating groundwater by SWAT and the close‐to‐zero streamflow during dry seasons at the study catchment, could all contribute to the prediction uncertainty in streamflow. Comparatively, more reasonable model structure (SWAT‐CS) was shown to reduce prediction uncertainty. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».