Discrete principal‐monotonicity inference for hydro‐system analysis under irregular nonlinearities, data uncertainties, and multivariate dependencies. Part II: Application to streamflow simulation in the Xingshan Watershed, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Provision of reliable scientific support to socio‐economic development and eco‐environmental conservation is challenged by complexities of irregular nonlinearities, data uncertainties, and multivariate dependencies of hydrological systems in the Three Gorges Reservoir ( TGR ) region, China. Among them, the irregular nonlinearities mainly represent unreliability of regular functions for robust simulation of highly complicated relationships between variables. Based on the proposed discrete principal‐monotonicity inference ( DPMI ) approach, streamflow generation in the Xingshan Watershed, a representative watershed in this region, is examined. Based on system characterization, predictor identification, and streamflow distribution transformation, DPMI parameters are calibrated through a two‐stage strategy. Results indicate that the modelling efficiency of DPMI is satisfactory for streamflow simulation under these complexities. The distribution transformation method and the two‐stage calibration strategy can deal with non‐normality of streamflow and temporally unstable accuracy of hydrological models, respectively. The DPMI process and results reveal that both streamflow uncertainty and its rising tendency increase with flow levels. The dominant driving forces of streamflow generation are daily lowest temperature and daily cumulative precipitation in consideration of performances in global and local scales. The temporal heterogeneity of local significances to streamflow is insignificant for meteorological conditions. There is significant nonlinearity between meteorological conditions and streamflow and dependencies among meteorological conditions. The generation mechanism of low flows is more complicated than medium flows and high flows. The DPMI approach can facilitate improving robustness of hydro‐system analysis studies in the Xingshan Watershed or the TGR region. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».