Sensitivity Analysis in Hydrological Modeling for the Gulf of México
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The progressive change in climatic conditions worldwide have caused an increase in the frequency and severity of extreme weather phenomena (EHP), an example is what happened in recent years (1990-2014) in southeastern Mexico, it has been affected by the presence of the EHP (floods and droughts), leaving substantial economic, social and environmental losses. An alternative to this problem is the use of hydrological simulation models for its possible operation at low cost, but these provide extrapolations or predictions that have some degree of uncertainty, which reduces the applicability and confidence in their results. Thus, the assessment of uncertainty in hydrologic modeling is important, especially when their results are used to support decision-making on the management of water resources. Therefore, the objective of this research is the evaluation of distributed hydrological modeling (HDM) to determine the sensitivity and uncertainty of the rainfall-runoff model using Monte Carlo tool toolbox (MCAT). The main conclusion of this work is the establishment of a strategy sensitivity analysis is needed to accelerate and optimize the calibration process, in the estimation of parameters and to understand the behavior of the model itself to the possible variation of the parameters more representative, which have an intrinsic error in its determination and define the dependencies of these parameters in the model solution.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle