Simulation of event-based snowmelt runoff hydrographs based on snow depletion curves and the degree-day method
Notice bibliographique
Résumé
In mountainous regions, runoff from snowmelt is an important hydrologic and economic factor, and therefore early runoff forecasting brings significant advantages to the planning and operation of water resources systems. Similarly, predicting runoff from snowmelt during spring months in the eastern part of Turkey, where most of the water originates from high mountains and contributes to the large dams on the Euphrates River, is of crucial importance. In this study, an event-type, physically based hydrologic model Hydrologic Engineering Center (HEC-1) interfaced within the program Watershed Modeling System is applied to the Upper Karasu Basin to simulate rainfall-snowmelt hydrographs during 3 years. The model relates snowmelt to temperature using the degree-day factor, a common practice in the simulation of snowmelt. The model accounts for growth and depletion of the snowpack in terms of snow water equivalent, which is tracked in each of the elevation zones into which the basin is divided. The ground-truth data for snow are coupled with the snow depletion curves obtained from satellite data (NOAA-AVHRR) to determine snow water equivalent values at the beginning of each event.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 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 ».