The Desna River Daily Multi-Site Streamflow Modeling Using SWAT with Detail Snowmelt Adjustment
Notice bibliographique
Résumé
The Ukrainian Government started the process of EU water Directives implementation aimed at developing of the River Basin Management Plan for 9 main river catchments. The program SWAT was tested to simulate the water flow of a large plain river with a predominant snow supply. River discharges (12 gauges), snow cover depth (13 stations), and the soft data, including graphically defined surface runoff and MODIS evapotranspiration, were used to calibrate the model. The calibration flowchart, along with a detailed source data description, is proposed to aid with streamflow simulation for the snowmelt-driven watersheds and fill the existing gap of distributed hydrological modeling in the region. The main issues with snow simulation and climate data coverage are discussed. The program SUFI-2 in SWAT-CUP package was used for performing calibration/validation and uncertainty analysis. The statistics (R2, NSE, PBIAS) showed good agreement (NS > 0.7, R2 > 0.75, PBIAS < ±10%) for a major part of the gauges and satisfactory for all of them (NS > 0.5, R2 > 0.6, PBIAS < ±15%), except of two linked upstream outlets. This study provides the basis for further research on water resources, the impacts of climate change, and water quality issues.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».