Method for Probabilistic Flood Forecasting Considering Rainfall and Model Parameter Uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
Hydrologic basin models are generalizations of natural hydrologic processes and inevitably contain multiple uncertainties in the simulation of rainfall-runoff events. These uncertainties typically include input uncertainty, model structure uncertainty, and model parameter uncertainty. The input uncertainty is divided into rainfall calculation uncertainty (RCU) and precipitation forecasting uncertainty. For model parameter uncertainty, there are only a few parameters in a hydrologic basin model that make significant contributions to flood forecasting so that only the probability distribution functions of those sensitive parameters need to be evaluated. In this study, a new method of RCU assessment is derived using an inverse sampling gauge (ISG) approach, in which the influencing factors of the RCU are addressed in the calculated area precipitation and standard deviation. Additionally, the coefficient of variation-Nash-Sutcliffe efficiency measure (CV-NS) method is introduced to identify the sensitive parameters of a hydrologic model. The methods of ISG and CV-NS are tested in Huangnizhuang Basin, China, in the evaluation of the RCU and the parameters uncertainty of the Xinanjiang model. It is indicated that the ISG method is useful in RCU estimation by deriving the conditional probabilistic distribution of areal precipitation, and the CV-NS method is effective and simply in the operation of sensitive parameters’ identification. In addition, the continuous ranked probability skill score (CRPSS) is employed as an indicator to show the relative performance of predictions. Three probabilistic predictions considering different sources of uncertainties are conducted and compared with the deterministic prediction. The results of the comparisons suggest that predictions considering one or more uncertainties have higher predictive performance than the deterministic one. Moreover, main source of uncertainty can be identified by the results of CRPSS among different probabilistic predictions. In this study area, the model parameters’ uncertainty is the main uncertainty.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».