A diagnostic approach to constraining flow partitioning in hydrologic models using a multiobjective optimization framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrologic models are often tasked with replicating historical hydrographs but may do so without accurately reproducing the internal hydrological functioning of the watershed, including the flow partitioning, which is critical for predicting solute movement through the catchment. Here we propose a novel partitioning‐focused calibration technique that utilizes flow‐partitioning coefficients developed based on the pioneering work of L'vovich (1979). Our hypothesis is that inclusion of the L'vovich partitioning relations in calibration increases model consistency and parameter identifiability and leads to superior model performance with respect to flow partitioning than using traditional hydrological signatures (e.g., flow duration curve indices) alone. The L'vovich approach partitions the annual precipitation into four components (quick flow, soil wetting, slow flow, and evapotranspiration) and has been shown to work across a range of climatic and landscape settings. A new diagnostic multicriteria model calibration methodology is proposed that first quantifies four calibration measures for watershed functions based on the L'vovich theory, and then utilizes them as calibration criteria. The proposed approach is compared with a traditional hydrologic signature‐based calibration for two conceptual bucket models. Results reveal that the proposed approach not only improves flow partitioning in the model compared to signature‐based calibration but is also capable of diagnosing flow‐partitioning inaccuracy and suggesting relevant model improvements. Furthermore, the proposed partitioning‐based calibration approach is shown to increase parameter identifiability. This model calibration approach can be readily applied to other models.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».