Developing water supply reservoir operating rules for large-scale hydrological modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Reservoirs are key components of many water supply systems, providing functional capability to manage, and often mitigate, hydrological variability across space and time. The presence and operation of a reservoir controls the downstream flow regime, such that in many locations understanding reservoir operations is crucial to understanding the hydrological functioning of a catchment. Although substantial progress has been made in modelling reservoir operations, several key challenges remain, particularly for large-scale applications including hundreds of reservoirs. In these cases, generic and uncalibrated reservoir operating rules are often applied. However, these rules were developed from global reservoir databases that consist mostly of large irrigation reservoirs and thus are not transferable to smaller reservoirs or those fulfilling other purposes, such as water supply. An alternative option is to use a calibrated, data-driven approach but such techniques require reservoir inflows, outflows and storage data which are rarely available across hundreds of reservoirs. To overcome these problems, here we design a set of simple reservoir operating rules (with only two calibrated parameters) focused on simulating small water supply reservoirs across large scales with various types of open access data (general catchment attributes such as surface area or reservoir capacity, and flows at downstream gauges). Using Great Britain as a case study, we integrate our rules into a national-scale hydrological model and compare hydrological simulations from two modelling scenarios, with and without the new reservoir component. Our simple reservoir operating rules significantly increase model performance in reservoir-impacted catchments, particularly when the rules are calibrated individually at each downstream gauge. We also test the feasibility of using transfer functions (which transform reservoir and catchment attributes into operating rule parameters) to identify a nationally-consistent parameterisation. This works well in ~50 % of the catchments, while nuances in individual reservoir operations limit performance in others. We suggest that our approach should provide a lower benchmark for simulations in catchments containing water supply reservoirs, and that more complex methods should only be considered where they outperform our simple approach.
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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».