Analyzing streamflow variation in the data-sparse mountainous regions: An integrated CCA-RF-FA framework
Notice bibliographique
Résumé
In this study, an integrated CCA-RF-FA framework (abbreviated as CRFF) is developed for analyzing the streamflow variation in the mountainous watershed. CRFF incorporates cross-correlation analysis (CCA), random forest (RF), and factorial analysis (FA) within a general framework. CRFF can identify the time lag effect in the runoff mechanism (both rainfall and glacier/snow meltwater), tackle the problem of the simulation performance degradation caused by the time lag effect, as well as investigate the individual and interactive effects of meteorological and physical factors on runoff simulation. CRFF is applied to the Amu Darya River Basin (ADRB), a typical mountainous watershed in Central Asia. Bayesian neural network (BNN) and stepwise cluster analysis (SCA) are used for illustrating the advantage of RF in streamflow simulation. The main findings reveal that (i) compared with BNN and SCA, RF has the better simulation capacity; (ii) the time lag effect of heat conditions such as temperature (T) and shortwave radiation (SWR) is weak, with the lag time being less than 30 days; the time lag effect of the precipitation conditions such as snow precipitation rate (SPR) is strong, with a lag time ranging from 30 days to 90 days; (iii) in snow-melting, non-melting and entire periods, T has the dominant impact on the variation of the runoff in ADRB; (iv) the interaction of T and SWR has important effect on the streamflow; SPR can still considerably affect the runoff generation in non-melting period.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».