Evaluation of precipitation products for enhancing hydrological model output: A Chemung River watershed case study
Notice bibliographique
Résumé
Accurate and reliable hydrological model outputs in river catchments is greatly improved by the inclusion of high-quality precipitation data, especially in areas with limited or nonexistent precipitation data. Assessing the accuracy of precipitation data is essential for accurate modeling of hydrological processes in watersheds, which is vital for efficient water resource management. This study aims to assess the accuracy of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) in predicting stream discharge in the Chemung River watershed. The process used both in-situ measurements and gridded reanalysis precipitation data from the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) and the National Centers for Environmental Prediction (NCEP). The efficacy of these precipitation products in accurately simulating stream discharge in the study area was assessed by comparing the projected values with the actual stream discharge using the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) method. The findings indicated that the discharge was underestimated by NOAA's data (NSE, 0.25), although the gridded data yielded diverse outcomes. Nevertheless, when the NOAA data was combined with the gridded data, the model's performance was significantly enhanced, leading to an NSE value of 0.38. This suggests an improved SWAT model. Findings from this study are significant for enhancing hydrological predictions and water resource management in regions with limited precipitation data, offering a practical approach to enhancing model accuracy where data quality is a constraint. • Evaluation of SWAT model in simulating discharge of the Chemung River watershed. • Combination of two rainfall products improved SWAT model simulation of discharge. • The continued evaluation of rainfall data for hydrologic simulation is reinforced.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».