Advancement of a Blended Hydrologic Model for Robust Model Performance
Notice bibliographique
Résumé
A blended model structure has emerged as an alternative to the traditional representation of model structure in a hydrologic model, in which multiple algorithmic choices are used to represent some hydrologic process within a model, and are combined within a single model run using a weighted average of process fluxes. This approach has been shown to improve overall model performance, as well as provide an efficient way to test multiple model structures. We propose that a blended model may also be at least a partial solution to the calls for a more robust Community Hydrologic Model, which can mitigate the need for developing new hydrologic models for each catchment and application. We develop an updated version of the blended model configuration that defines the suite of all possible hydrologic process options in the blended model. Configuration development was guided by model performance for more than 30 different discrete model configurations across 12 Model Parameter Estimation Experiment (MOPEX) catchments. Improvements to the blended model include the introduction of blended potential melt and potential evapotranspiration as new process groups, inclusion of nonblended structural changes, and a revision of the process options within each existing group. This leads to a very high-performing model with a mean calibration Kling–Gupta efficiency (KGE) score of 0.90 and mean validation KGE score of 0.80 across all 12 MOPEX catchments, a substantial improvement in model performance relative to the initial version. We tested for overfitting of models and found little statistical evidence that increasing the complexity of blended models reduces validation performance. We then selected the preferred model configuration as Version 2 of the blended model and tested it with 24 independent catchments against the original configuration. This test showed a statistically significant improvement or statistically similar performance in 22 of the 24 catchments in calibration and 21 of the 24 catchments in validation. The results also suggested a greater improvement in drier catchments. Version 2 of the blended model is robust across a range of catchments without the need for adjusting its flexible model structure and may be useful in future hydrology studies and applications alike.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».