Parameter allocation approach for runoff simulation in an arid catchment using the KINEROS2 hydrological model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The KINEROS2 model was utilized for runoff simulation in the Dehgin catchment situated in the Hormozgan province of Iran. A parameter allocation procedure was used in lieu of parameter optimization. After parameter allocation, the model was able to adequately simulate hydrographs associated with high‐magnitude peak discharge events with the efficiency values between 0.011–0.83 for Nash–Sutcliffe and 0.36–0.98 for Kling–Gupta, but the model did not accurately simulate hydrographs corresponding to low‐magnitude peak discharge events. Although calibration after parameter allocation improved model performance with respect to the simulation of low‐magnitude discharge events, numerical values of the hydraulic conductivity and net capillary pressure as the most sensitive model parameters did not agree with parameters known to be reasonable in the region. So that the value of hydraulic conductivity was decreased from 61 to 55 mm/h in channels and from 3.7 to 1.7 mm/h in planes. The new values are physically reasonable but are not approximately the same as physical values associated with the regional and environmental context of the Dehgin catchment. In this case, the values of the evaluation criteria were obtained between −2.5 and 0.78 for Nash–Sutcliffe and 0.17 and 0.98 for Kling–Gupta. The results of using the HydroPSO package in R to automated calibration of the model, with the value of Nash–Sutcliffe between −0.63 and 0.43, indicated that autocalibration without intelligent and deliberate selection of parameters cannot accurately represent hydrological processes, and therefore should be avoided. Also, the results show that an understanding of the catchment environmental conditions and appropriate allocation of parameters is initially more effective as a first step of the modeling process and thereby contributes to a first‐order characterization of environmental conditions in the catchment.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».