Extension of Naturalized Flow Using Linear Regression
Notice bibliographique
Résumé
Naturalized flow, which is streamflow representing natural hydrology, is one of the hydrologic input datasets for Texas’ water availability models (WAMs) that are used for the water rights permitting process, regional and statewide water planning, and other water management activities in Texas. The existing naturalized flow input for most of these models covers the period extending from the 1940s to the 1990s. Given that some river basins in Texas have, in recent years, experienced record low streamflow associated with the 2010—2015 drought event, having updated naturalized flows is essential for reliable estimates of water availability from surface water sources. We find that for some river basins, or some part of a river basin, naturalized flows have a close correlation with observed flows. Furthermore, monthly naturalized flow in upstream watersheds and downstream watersheds, and vice versa, are also correlated, since streamflow under natural condition typically increases gradually downstream. Adjacent watersheds may also have similar flow characteristics. Therefore, it is relatively easy and fast to extend the WAM’s naturalized flow input using a regression method. We introduce a simple and convenient methodology for updating naturalized flows using linear regression between historical gauged flow and existing naturalized flow, between upstream and downstream naturalized flow, and between naturalized flow in adjacent watersheds. Naturalized flows updated using this methodology can be used as an auxiliary dataset for water planning purposes until the Texas Commission on Environmental Quality (TCEQ) releases official updated naturalized flow datasets for the state. We present an evaluation of the extended naturalized flows for the Canadian River Basin WAM and Sulphur River Basin WAM where the datasets used to develop the regression equations are highly correlated (correlation coefficient, R>0.93 and standard error <0.12). A comparison of extended naturalized flows for the Sulphur River Basin WAM derived using our methodology with the recently-released official update to the Sulphur River Basin WAM indicates that the average monthly mean flow is only 0.3% higher than the official average at a selected control point (i.e., model node). Simulated firm yield and overall water right reliability are within 2% of the same metrics derived using the official dataset. This result provides a validation of our dataset and justification for using such extended naturalized flows as auxiliary datasets for research and surface water resources planning in Texas.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».