Development of a Stepwise‐Clustered Multi‐Catchment Hydrological Model for Quantifying Interactions in Regional Climate‐Runoff Relationships
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The concurrent variations of multi‐catchment runoffs exist widely in natural hydrological systems. Approaching such variations requires integrated analyses of not only the climate‐runoff relationships within individual catchments but also the distributive interactions among multiple catchments. In this study, a stepwise‐clustered multi‐catchment hydrological model (SCMW) is proposed to tackle the interactive relationships among multi‐catchment runoffs and their concurrent variations within a watershed system. Through multivariate inference based on Wilks likelihood ratio criterions and F tests, the proposed model can deal with both continuous and discrete variables as well as nonlinear relations among multiple variables without the assumptions of functional relationships. The proposed SCMW is applied to the Iskut‐Stikine Watershed, Canada. The effects of multiple uncertain factors are traced through multilevel factorial analysis. Overall, the accuracies of SCMW‐simulated mean and interval flows demonstrate that the developed method can well reproduce the distributive and interactive relationships between climatic variables and multi‐catchment runoffs. At the same time, the contributions of climate variables can be quantified; for example, it is found that near‐surface minimum temperature (at Below Johnson Station) can explain 25.6% concurrent variations of multi‐catchment runoffs, and vapor pressure (at Below Johnson Station) and precipitation (at Telegraph Creek Station) can explain 17.5% and 4.6% of such variations, respectively. The results of the multilevel factorial analysis indicate that the uncertainties in the simulated runoff levels are mainly from the modeling approach (43.3%); also, significant effects exist from interactions among multiple impact factors. The molding of concurrent variations of multi‐catchment runoffs through SCMW is helpful for improving simulation accuracy for watersheds with spatially heterogeneous climate‐runoff relationships.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».