Regionalization of IHACRES Model Parameters for In-tegrated Assessment across the Lake Erie, northern Ohio USA basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The IHACRES model is being applied in a regionalization approach to develop streamflow predic-tions within the region of Northern Ohio, U.S.A. that drains into Lake Erie, located on the border between the U.S. and Canada. The approach to-date is based on independent univariate regressions of model parameters on watershed attributes for a collection of 11 watersheds. Anderson et al. (2005) used one of these regression relationships to represent possible effects of declining forest cover on streamflow, but did not obtain regional models for the parameters of the routing model of IHACRES. Here we apply and “validate ” a regionaliza-tion approach to estimating the full set of parameters of the IHACRES hydrologic model for integrated as-sessment across the Lake Erie, northern Ohio USA basin. We also propose that future research should focus on (1) increasing the quality of rainfall estimates as an important way to potentially improve simulation per-formance; (2) developing joint probability distributions over the full set of IHACRES model parameters to improve estimates of predictive uncertainty; and (3) developing estimates of actual forest cover trends to ob-tain more useful predictions of future trends in streamflow.
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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 | 0,000 | 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 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 ».