Improving process understanding using multi-criteria model comparison for different catchments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hydrological models differ in the way how hydrological processes are implemented. A rigorous comparison of different hydrological model structures is needed to disentangle the link between similarities and differences in process representations and simulated hydrological processes, states and fluxes. A major challenge in model comparison is to identify effects of individual processes. To move a step in this direction, we developed controlled experiments and compared three hydrological models (HBV, mHM, SWAT+) in nine German catchments (400-3000 km²) along an elevation gradient. We aim at presenting a framework for a consistent comparison of process representations in model structures consisting of three steps:(1) A model comparison protocol was developed for a detailed comparison of process representations in model structures. Consistency was achieved by using the same input data for all models. By grouping the processes in a standardized way, differences and similarities between the models were identified.(2) To investigate the dominant model components, a daily parameter sensitivity analysis was carried out for the three models with different hydrological variables as target variables (e.g. actual evapotranspiration, soil moisture, snow and discharge). The dominant model parameters and associated processes vary more between the models than between the catchments. This also applies to the temporal variability of the parameter sensitivity.(3) The model performance was analysed for a set of different performance criteria. The optimal parameter values differ greatly depending on which performance criteria were selected. This is in particular true for soil and evapotranspiration parameters. Typical patterns can be derived between catchments of different landscapes.The joint analysis of these three methodological steps demonstrates the benefit of a detailed process analysis in model structures for a better understanding of suitable process representations. Therefore, it shows the potentials for improving model structures.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle