Understanding the Effects of Parameter Uncertainty on Temporal Dynamics of Groundwater-Surface Water Interaction
Notice bibliographique
Résumé
This study presents the understanding of temporal dynamics of groundwater-surface water (GW-SW) interaction due to parameter uncertainty by using a physically-based and distributed gridded surface subsurface hydrologic analysis (GSSHA) model combined with a Monte Carlo simulation. A study area along the main stem of the Kiskatinaw River of the Kiskatinaw River watershed, Northeast British Columbia, Canada, was used as a case study. Two different greenhouse gas (GHG) emission scenarios (i.e., A2: heterogeneous world with self-reliance and preservation of local identities, and B1: a more integrated and environmental-friendly world) of the Special Report on Emissions Scenarios (SRES) from the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) for 2013 were used as case scenarios. Before conducting uncertainty analysis, a sensitivity analysis was performed to find the most sensitive parameters to the model output (i.e., mean monthly groundwater contribution to stream flow). Then, a Monte Carlo simulation was used to conduct the uncertainty analysis. The uncertainty analysis results under both case scenarios revealed that the pattern of the cumulative relative frequency distribution of the mean monthly and annual groundwater contributions to stream flow varied monthly and annually, respectively, due to the uncertainties of the sensitive model parameters. In addition, the pattern of the cumulative relative frequency distribution of a particular month’s groundwater contribution to the stream flow differed significantly between both scenarios. These results indicated the complexities and uncertainties in the GW-SW interaction system. Therefore, it is of necessity to use such uncertainty analysis results rather than the point estimates for better water resources management decision-making.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».