Hydrologic-Land Surface Modelling of a Complex System under Precipitation Uncertainty: A Case Study of the Saskatchewan River Basin, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Hydrologic-Land Surface Models (H-LSMs) have been progressively developed to a stage where they represent the dominant hydrological processes for a variety of hydrological regimes and include a range of water management practices, and are increasingly used to simulate water storages and fluxes of large basins under changing environmental conditions across the globe. However, efforts for comprehensive evaluation of the utility of H-LSMs in large, regulated watersheds have been limited. In this study, we evaluated the capability of a Canadian H-LSM, called MESH, in the highly regulated Saskatchewan River Basin (SaskRB), Canada, under the constraint of significant precipitation uncertainty. A comprehensive analysis of the MESH model performance was carried out in two steps. First, the reliability of multiple precipitation products was evaluated against climate station observations and based on their performance in simulating streamflow across the basin when forcing the MESH model with a default parameterization. Second, a state-of-the-art multi-criteria calibration approach was applied, using various observational information including streamflow, storage and fluxes for calibration and validation. The first analysis shows that the quality of precipitation products had a direct and immediate impact on simulation performance for the basin headwaters but effects were dampened when going downstream. The subsequent analyses show that the MESH model was able to capture observed responses of multiple fluxes and storage across the basin using a global multi-station calibration method. Despite poorer performance in some basins, the global parameterization generally achieved better model performance than a default model parameterization. Validation using storage anomaly and evapotranspiration generally showed strong correlation with observations, but revealed potential deficiencies in the simulation of storage anomaly over open water areas. Keywords: Precipitation Uncertainty, Hydrologic-Land Surface Models, multi-criteria calibration, storage and fluxes validation, Saskatchewan River Basin, Canada
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».