Application of Different Weighting Schemes and Stochastic Simulations to Parameterization Processes Considering Observation Error: Implications for Climate Change Impact Analysis of Integrated Watershed Models
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the potential impact of observation error on the calibration performance of an integrated watershed model. A three-dimensional integrated model was constructed using HydroGeoSphere and applied to the Sabgyo watershed in South Korea to assess the groundwater–surface water interaction process. During the model calibration, three different weighting schemes that consider observation error variances were applied to the parameter estimation tool (PEST). The applied weighting schemes were compared with the results from stochastic models, in which observation errors from surface discharges were considered a random variable. Based on the calibrated model, the interactions between groundwater and surface water were predicted under different climate change scenarios (RCP). Comparisons of calibration performance between the different models showed that the observation-error-based weighting schemes contributed to an improvement in the model parameterization. Analysis of the exchange flux between groundwater and surface water highlighted the significance of groundwater in delaying the hydrological response of integrated water systems. Predictions based on different RCP scenarios suggested the increasing role of groundwater in watershed dynamics. We concluded that the comparison of different weighting schemes for the determination of error covariance could contribute to an improved characterization of watershed processes and reduce the model uncertainty arising from observation errors.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».