A comparative study of snowmelt runoff modelling at Rheraya watershed in the Moroccan High Atlas Mountains 
Notice bibliographique
Résumé
In the Atlas Mountains range, streamflow is largely generated from meltwater supplied by the snowpack during spring and early summer. In this manner, snow is considered an important factor which determining water availability in semi-arid and arid mountains. This substantial part of freshwater stored in the form of snow contributes significantly to mountainous runoff. However, the contribution of snow and rain to the annual and multi-annual water balance remain largely unknown. Hydrological modeling is needed to support water resource assessment and management in the Atlas range. As meteorological data is often scarce, the models must be able to simulate the spatiotemporal heterogeneity of forcing variables while maintaining a low data input requirement. In this study, the performance of the snowmelt runoff model (SRM) is assessed to simulate and forecast daily runoff essentially from snowmelt and rainfall at the Rheraya watershed in the Moroccan High Atlas range over the 2010 - 2016 period. The SRM runoff simulation is tested under two forcing inputs: (i) four snowmelt rates previously estimated by a classical temperature-index model (TI) and three enhanced temperature index models that respectively include the potential clear-sky direct radiation (HTI), the incoming solar radiation (ETI-A), and net solar radiation (ETI-B); (ii) calculated snowmelt from the snow cover area (SCA) products of Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). All SRM simulated runoff were subjected to calibration and validation through the measured runoff in the Tahanaout weather station. The sensibility of recession coefficients was also evaluated. The SRM simulations results over the validation period show an acceptable performance. Keywords: Runoff, SRM, snowmelt, SCA, temperature index model; enhanced degree-day models, MODIS, semi-arid climate, Rheraya, High Atlas, Morocco.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».