SARIMA Short to Medium-Term Forecasting and Stochastic Simulation of Streamflow, Water Levels and Sediments Time Series from the HYDAT Database
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate short-to-medium forecasting and simulation of streamflow, water levels, and sediments in Canada using Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) time series models. The methodology can account for linear trends in the time series that may result from climate and environmental changes. A Universal Canadian forecast Application using python web interface was developed to generate short-term forecasts using SARIMA. The Akaike information criteria was used as performance criteria for generating efficient SARIMA models. The developed models were validated by analyzing the residuals. Several stations from the Canadian Hydrometric Database (HYDAT) displaying a linear upward or downward trend were identified to validate the methodology. Trends were detected using the Man-Kendall test. The Nash-Sutcliffe efficiency coefficients (Nash ad Sutcliffe, 1970) of the developed models indicate that they are acceptable. The models can be used for short term (1 to 7 days) and medium-term (7 days to six months) forecasting of streamflow, water levels and sediments at all Canadian hydrometric stations. Such a forecast can be used for water resources management and help mitigate the effects of floods and droughts. The models can also be used to generate long time-series that can be used to test the performance of water resources systems. Finally, we have automated the process of analysis, model-building and forecasting streamflow, water levels, and sediments by building a python-based application easily extendable and user-friendly. Therefore, automating the SARIMA calibration and forecasting process for all Canadian stations for the HYDAT database will prove to be a very useful tool for decision-makers and other entities in the field of hydrological study.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle