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Enregistrement W4392087433 · doi:10.5194/egusphere-2024-326

Developing water supply reservoir operating rules for large-scale hydrological modelling

2024· preprint· en· W4392087433 sur OpenAlexaff
Saskia Salwey, Gemma Coxon, Francesca Pianosi, Rosanna Lane, Michael Bliss Singer, Hilary McMillan, Jim Freer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKUK Research and Innovation
Mots-clésDownstream (manufacturing)Scale (ratio)Environmental scienceWater supplyReservoir modelingReservoir simulationHydrological modellingReservoir engineeringHydrology (agriculture)Computer sciencePetroleum engineeringGeologyEngineeringEnvironmental engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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