Comparison and Integrated Application for Runoff Simulation Models in Small and Medium-Sized River Basins of Southeast China Coastal Area
Notice bibliographique
Résumé
Runoff simulation is of fundamental importance for hydrological research. This study evaluated the applicability of multiple hydrological models and their ensembles for simulating runoff in small and medium-sized river basins of southeastern coastal China, focusing on the Xixi tributary of Jinjiang River and the Songxi and Chongyang tributaries of Minjiang River in Fujian Province. Four lumped hydrological models were selected for analysis: GR4J, IHACRES, TVGM, and MISDc-2L. The Bayesian model averaging method was utilized to compare the performance of each individual model and the multi-model ensemble in runoff simulation. Results: (1) For the calibration and validation periods of four hydrological stations, the mean values of KGE, NS, and R2 for the models GR4J, IHACRES, TVGM, and MISDc-2L were all above 0.7, and the mean values of |RE| were below 8.3%, without significant simulation accuracy variations when basin size changes, demonstrating strong regional applicability for runoff simulation; (2) The multi-model ensemble simulations using Bayesian model averaging of GR4J, TVGM, and MISDc-2L exhibited higher accuracy than individual models; (3) The MISDc-2L model demonstrated strong applicability in daily runoff simulations for both small and medium-sized river basins in Fujian Province and the large-sized Dongting Lake basin, showing that it is worthy of further application in other river basins across China. The findings of this study provide a reference for the selection and application of hydrological models for runoff simulation in small and medium-sized river basins of southeastern coastal China.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».