Inverse Parametrization of a Regional Groundwater Flow Model with the Aid of Modelling and GIS: Test and Application of Different Approaches
Notice bibliographique
Résumé
The use of inverse methods allow efficient model calibration. This study employs PEST to calibrate a large catchment scale transient flow model. Results are demonstrated by comparing manually calibrated approaches with the automated approach. An advanced Tikhonov regularization algorithm was employed for carrying out the automated pilot point (PP) method. The results indicate that automated PP is more flexible and robust as compared to other approaches. Different statistical indicators show that this method yields reliable calibration as values of coefficient of determination (R2) range from 0.98 to 0.99, Nash Sutcliffe efficiency (ME) range from 0.964 to 0.976, and root mean square errors (RMSE) range from 1.68 m to 1.23 m, for manual and automated approaches, respectively. Validation results of automated PP show ME as 0.969 and RMSE as 1.31 m. The results of output sensitivity suggest that hydraulic conductivity is a more influential parameter. Considering the limitations of the current study, it is recommended to perform global sensitivity and linear uncertainty analysis for the better estimation of the modelling results.
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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 | 0,001 |
| 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 ».