Global catchment modelling using World-Wide HYPE (WWH), open data and stepwise parameter estimation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Recent advancements in catchment hydrology (such as understanding hydrological processes, accessing new data sources, and refining methods for parameter constraints) make it possible to apply catchment models for ungauged basins over large domains. Here we present a cutting-edge case study applying catchment-modelling techniques at the global scale for the first time. The modelling procedure was challenging but doable and even the first model version show better performance than traditional gridded global models of river flow. We used the open-source code of the HYPE model and applied it for > 130 000 catchments (with an average resolution of 1000 km2), delineated to cover the Earths landmass (except Antarctica). The catchments were characterized using 20 open databases on physiographical variables, to account for spatial and temporal variability of the global freshwater resources, based on exchange with the atmosphere (e.g. precipitation and evapotranspiration) and related budgets in all compartments of the land (e.g. soil, rivers, lakes, glaciers, and floodplains), including water stocks, residence times, interfacial fluxes, and the pathways between various compartments. Global parameter values were estimated using a step-wise approach for groups of parameters regulating specific processes and catchment characteristics in representative gauged catchments. Daily time-series (> 10 years) from 5338 gauges of river flow across the globe were used for model evaluation (half for calibration and half for independent validation), resulting in an average monthly KGE of 0.4. However, the world-wide HYPE (WWH) model shows large variation in model performance, both between geographical domains and between various flow signatures. The model performs best in Eastern USA, Europe, South-East Asia, and Japan, as well as in parts of Russia, Canada, and South America. The model shows overall good potential to capture flow signatures of monthly high flows, spatial variability of high flows, duration of low flows and constancy of daily flow. Nevertheless, there remains large potential for model improvements and we suggest both redoing the calibration and reconsidering parts of the model structure for the next WWH version. The calibration cycle should be repeated a couple of times to find robust values under new fixed parameter conditions. For the next iteration, special focus will be given to precipitation, evapotranspiration, soil storage, and dynamics from hydrological features, such as lakes, reservoirs, glaciers, and floodplains. This first model version clearly indicates challenges in large scale modelling, usefulness of open data and current gaps in processes understanding. Parts of the WWH can be shared with other modellers working at the regional scale to appreciate local knowledge, establish a critical mass of experts and improve the model in a collaborative manner. Setting up a global catchment model has to be a long-term commitment of continuous model refinements to achieve successful and truly useful results.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».