Improving the Accuracy of Hydrodynamic Simulations in Data Scarce Environments Using Bayesian Model Averaging: A Case Study of the Inner Niger Delta, Mali, West Africa
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the study area was the Inner Niger Delta (IND) in Mali, West Africa. The IND is threatened by climate change, increasing irrigation, and dam operations. 2D hydrodynamic modelling was used to simulate water levels, discharge, and inundation extent in the IND. Three different digital elevation models (DEM) (SRTM, MERIT, and a DEM derived from satellite images were used as a source of elevation data. Six different models were created, with different sources of elevation data and different downstream boundary conditions. Given that the performance of the models varies according to the location in the IND, the variable under consideration and the performance criteria, Bayesian Model Averaging (BMA) was used to assess the relative performance of each of the six models. The BMA weights, along with deterministic performance measures, such as the Nash Sutcliffe coefficient (NS) and the Pearson’s correlation coefficient (r), provide quantitative evidence as to which model is the best when simulating a particular hydraulic variable at a particular location. After the models were combined with BMA, both discharge and water levels could be simulated with reasonable precision (NS > 0.8). The results of this work can contribute to the more efficient management of water resources in the IND.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».