MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4200090409 · doi:10.22541/au.163332394.42696391/v1

Spatio-Temporal Discretization Uncertainty of Distributed Hydrological Models

2021· preprint· en· W4200090409 sur OpenAlexaffabout
Siavash Pouryousefi Markhali, Annie Poulin, Marie‐Amélie Boucher

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscretizationHydrological modellingTemporal resolutionScale (ratio)Uncertainty analysisSpatial ecologyEnvironmental scienceCalibrationDrainage basinSpatial variabilityStreamflowTemporal discretizationFlooding (psychology)Temporal scalesHydrology (agriculture)Computer scienceMathematicsStatisticsGeographyClimatologyGeologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantifying the uncertainty linked to the degree to which the spatio-temporal variability of the catchment descriptors (CDs), and consequently calibration parameters (CPs), represented in the distributed hydrology models and its impacts on the simulation of flooding events is the main objective of this paper. Here, we introduce a methodology based on ensemble approach principles to characterize the uncertainties of spatio-temporal variations. We use two distributed hydrological models (WaSiM and Hydrotel) and six catchments with different sizes and characteristics, located in southern Quebec, to address this objective. We calibrate the models across four spatial (100, 250, 500, 1000 $m^2$) and two temporal (3 hours and 24 hours) resolutions. Afterwards, all combinations of CDs-CPs pairs are fed to the hydrological models to create an ensemble of simulations for characterizing the uncertainty related to the spatial resolution of the modeling, for each catchment. The catchments are further grouped into large ($>1000 km^2$), medium (between 500 and 1000 $km^2$) and small ($<500km^2$) to examine multiple hypotheses. The ensemble approach shows a significant degree of uncertainty (over $100\%$ error for estimation of extreme streamflow) linked to the spatial discretization of the modeling. Regarding the role of catchment descriptors, results show that first, there is no meaningful link between the uncertainty of the spatial discretization and catchment size, as spatio-temporal discretization uncertainty can be seen across different catchment sizes. Second, the temporal scale plays only a minor role in determining the uncertainty related to spatial discretization. Third, the more physically representative a model is, the more sensitive it is to changes in spatial resolution. Finally, the uncertainty related to model parameters is dominant larger than that of catchment descriptors for most of the catchments. Yet, there are exceptions for which a change in spatio-temporal resolution can alter the distribution of state and flux variables, change the hydrologic response of the catchments, and cause large uncertainties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHydrology and Watershed Management Studies→Travaux en français237 207→