Sensitivity analysis and optimization of land use/cover and aquifer parameters for improved calibration of hydrological model
Notice bibliographique
Résumé
Integrated Flood Analysis System (IFAS) model, based on Tank model philosophy, is a widely used flood forecasting model that has the capability to simulate the catchment processes of any river system provided the surface and aquifer parameters of each sub-model are accurately calibrated. In this study, sensitivity analysis and optimization of hydrogeological parameters of Tank model have been performed to identify the key hydrogeological parameters and their significance in simulating the stream flows in the basins of two important rivers of Pakistan – Jhelum River and Chenab Rivers – respectively. IFAS includes a set of four sub-models namely: surface tank model, sub-surface tank model, aquifer tank model and river course model. Each of the sub-models simulates its own flow processes using surface/aquifer parameters. In this study, sensitivity analysis is performed to identify the parameters that significantly affect the model performance to simulate the flows in the river. Linear stochastic metamodels of Jhelum River and Chenab River Basins developed in this study played the role of metamodels or surrogate functions to determine the ranges of parameter values in different flow periods. The outcome demonstrates when the aquifer tank parameters values obtained from metamodels are applied, the simulation results in a nearly accurate calibration, which clearly indicates the efficiency of present methodology and the important role of hydrogeological parameters. Further, the analysis of the variability in the effectiveness of these parameters in different flow periods as well as for different catchments areas depicts spatial-temporal heterogeneous characteristics. This confirms that the analysis should be directed independently for each study basin because the results of sensitivity analysis are not transferable among catchments.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».