Hyd<scp>R</scp>un: <scp>A MATLAB</scp> toolbox for rainfall–runoff analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the nature of streamflow response to precipitation inputs is at the core of hydrological applications and water resource management. Indices such as the base flow index, recession constant, and response lag of a watershed retain an important place in hydrology as metrics to compare watersheds and understand the impact of human activity, geology, geomorphology, soils, and climate on precipitation–runoff relations. Extracting characteristics of the hyetograph–hydrograph relationship is often done manually, which is time consuming and may result in subjective and potentially inconsistent outcomes. Here, we present a MATLAB‐based toolbox, called HydRun, for rapid and flexible rainfall–runoff analysis. HydRun uses a series of flexible routines to extract base flow from the hydrograph and then computes commonly used time instants of the rainfall–runoff relationship. HydRun provides users the flexibility to decide thresholds and limits of analysis, but objectively computes hydrometric indices. The toolkit includes a graphical user interface and example files. In this paper, we apply HydRun to 4 watersheds, 3 in Scotland and 1 in Canada, to demonstrate the software functions and highlight important decisions the user must make in its application.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,296 | 0,137 |
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 ».