Assessing the hydrological and geomorphic behaviour of a landscape evolution model within a limits‐of‐acceptability uncertainty analysis framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Landscape evolution models (LEMs) have the capability to characterize key aspects of geomorphological and hydrological processes. However, their usefulness is hindered by model equifinality and paucity of available calibration data. Estimating uncertainty in the parameter space and resultant model predictions is rarely achieved as this is computationally intensive and the uncertainties inherent in the observed data are large. Therefore, a limits‐of‐acceptability (LoA) uncertainty analysis approach was adopted in this study to assess the value of uncertain hydrological and geomorphic data. These were used to constrain simulations of catchment responses and to explore the parameter uncertainty in model predictions. We applied this approach to the River Derwent and Cocker catchments in the UK using a LEM CAESAR‐Lisflood. Results show that the model was generally able to produce behavioural simulations within the uncertainty limits of the streamflow. Reliability metrics ranged from 24.4% to 41.2% and captured the high‐magnitude low‐frequency sediment events. Since different sets of behavioural simulations were found across different parts of the catchment, evaluating LEM performance, in quantifying and assessing both at‐a‐point behaviour and spatial catchment response, remains a challenge. Our results show that evaluating LEMs within uncertainty analyses framework while taking into account the varying quality of different observations constrains behavioural simulations and parameter distributions and is a step towards a full‐ensemble uncertainty evaluation of such models. We believe that this approach will have benefits for reflecting uncertainties in flooding events where channel morphological changes are occurring and various diverse (and yet often sparse) data have been collected over such events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».