Modeling Water Yield: Assessing the Role of Site and Region-Specific Attributes in Determining Model Performance of the InVEST Seasonal Water Yield Model
Notice bibliographique
Résumé
Simple hydrological models, such as the Seasonal Water Yield Model developed by the Natural Capital Project (InVEST SWYM), are attractive as data requirements are relatively easy to satisfy. However, simple models may produce unrealistic results when the underlying hydrological processes are inadequately described. We used the variation in performance of the InVEST SWYM across watersheds to identify correlates of poorly modeled outcomes of InVEST SWYM. We grouped 749 watersheds from across North America into five bioclimatic regions using nine environmental variables. For each region, we compared the predicted flow patterns to actual flow conditions over a 15-year period. The correlation between the modeled and actual flows was highly dispersed and relatively poor, with 92% of r2 values less than 0.5 and 42% less than 0.1. We linked cryospheric variables to model performance in the bioclimatic region with the poorest model performance (the Low elevation Boreal Sub-humid region—LeBSh). After incorporating cryospheric conditions into the InVEST SWYM, predictions improved significantly in 30% of the LeBSh watersheds. We provide a relatively straightforward approach for identifying processes that simple hydrological models may not consider or which need further attention or refinement.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».