Comparing single and multi-objective hydrologic model calibration considering reservoir inflow and streamflow observations
Notice bibliographique
Résumé
Calibration techniques were investigated on how to best optimize a 149 parameter, distributed hydrological model of the Lake of the Woods – Rainy Lake (LOWRL) watershed. Single objective calibrations based only on streamflow, only on reservoir inflows or average performance of both observation types, optimized using the Dynamically Dimensioned Search (DDS) algorithm, were compared with a multi-objective optimization approach with both observation types using the Pareto Archived DDS (PADDS) algorithm. Results from synthetic calibration tests against a known solution showed that PADDS was able to repeatedly find solutions with streamflow and reservoir inflow Nash-Sutcliffe coefficients of more than 0.95 and 0.99 using 2000 and 8000 model evaluations, respectively, demonstrating the effectiveness of PADDS on a limited calibration budget. When the LOWRL model was calibrated to actual observations with PADDS using 2000 evaluations, the algorithm repeatedly returned solutions with validation period streamflow and reservoir inflow Nash-Sutcliffe coefficients of approximately 0.71 and 0.87, respectively. Results demonstrate the capabilities of PADDS to reasonably calibrate a large dimensional hydrologic model on a restricted budget of 2000 model evaluations and highlight the importance of calibrating to both reservoir inflows and streamflows simultaneously. Considering the comparative results under multiple calibration trials, the multi-objective formulation solved by PADDS is shown to generate equivalent quality results as a weighted single objective approach solved by DDS (averaging reservoir inflow and streamflow calibration objectives).
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».