Value of distributed water level and soil moisture data in the evaluation of a distributed hydrological model: Application to the PUMMA model in the Mercier catchment (6.6 km2) in France
Notice bibliographique
Résumé
This paper emphasizes the importance of integrating outlet discharge and observed internal variables in the evaluation of distributed hydrological models outputs. It proposes a general methodology for a diagnostic evaluation of a complex distributed hydrological model, based on discharge data at the outlet and additional distributed information such as water level and surface soil moisture data. The proposed methodology is illustrated using the PUMMA model in the Mercier sub-catchment (6.6 km2). Model parameters are specified according to field data and a previous study performed in a neighbouring catchment (Jankowfsky et al., 2014), without calibration. The distributed water level and soil moisture network of sensors were useful in the model evaluation process. Thus, model parameters are specified either using in situ information or results from previous studies. A stepwise approach is used for model evaluation. It includes standard water balance assessment as well as comparison of observed and simulated outlet discharge, whether on annual or event timescales. Soil moisture sensors are used to assess the ability of the model to simulate seasonal water storage dynamics based on a normalized index. The water level sensors network is used on two timescales: on a seasonal timescale, sensors network is used to assess the model’s ability to simulate intermittency; whereas on event timescales, sensors network is used in determining the model’s ability to reproduce observed reaction as well as response times. Event timescales do also focus on the correlation between hydrological response and either rainfall event or antecedent soil moisture variables. Results show that the non-calibrated model is quite effective at capturing water flow and soil water-storage dynamics, but it fails to reproduce observed runoff volume during events. There is strong indication of a deficiency in the characterization of catchment storage and upstream flowpath description. The soil water content and a network of water level sensors provide interesting information about soil moisture and river flow dynamics. They however fail to provide quantitative information about catchment storage. This study opens interesting perspectives for the evaluation of distributed hydrological models using hydrological signatures. Furthermore, it highlights the requirement of quantitative as well as qualitative signatures for improving such models.
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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 | 0,006 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».