Modeling the Snowmelt Runoff Process of the Tizinafu River Basin, Northwest China, with GLDAS Data and Bayesian Uncertainty Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The climate of the Tizinafu River basin is characterized by low temperature and sparse precipitation, and snow and glacier melt serve as the main water resource in this area. Modeling the snowmelt runoff process has great significance for local ecosystems and residents. The total streamflow of the Tizinafu River basin was divided into surface streamflow and baseflow. The surface streamflow was estimated using the routing model (RM) with Noah runoff data from Global Land Data Assimilation (GLDAS), and the parameter uncertainty of the RM was quantified through Markov chain Monte Carlo simulation. Additionally, the 10 commonly used baseflow separation methods of four categories [digital filter, hydrograph separation program (HYSEP), baseflow index, and Kalinlin methods] were used to generate the baseflow and were then evaluated by their performance in total streamflow simulation. The results demonstrated that the RM driven by GLDAS runoff data could reproduce the runoff process of the Tizinafu River basin. RM-Hl (local minimum HYSEP method) achieved the best performance in the total streamflow simulation, with Nash–Sutcliffe efficiency (NSE) coefficients of 0.82 and 0.93, relative errors of −0.40% and 10.50%, and observation inclusion ratios C of 62.07% and 68.52% for the calibration and verification periods, respectively. The local minimum HYSEP method was most suitable for describing the baseflow of the Tizinafu River basin among the 10 baseflow separation methods. However, digital filter methods exhibited weak performance in baseflow separation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».