Assessment of Uncertainty Propagation from Climate Modeling to Hydrologic Forecasting under Changing Climatic Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The changing climate has a profound impact on the hydrological cycle and water balance, complicating water resources management. General circulation models (GCMs) and downscaling methods have been widely employed to reflect and quantify climate change effects in hydrological studies. The uncertainties associated with GCMs, downscaling methods, and hydrological modeling mutually interact, significantly amplifying the complexity of uncertainty analysis. To address this challenge, we proposed the Integrated simulation-based evaluation system for uncertainty propagation analysis (ISES-UPA) method, specifically designed to assess the uncertainty propagation effect from statistical downscaling and hydrological modeling. This study aims to utilize ISES-UPA to inves-tigate the effects and contributions of different uncertainty components to the total uncertainty in hydrological modeling under changing climatic conditions. Successfully applied to a real case study in Sichuan, China, the results reveal that the total propagated uncertainty significantly surpasses the simple addition of other sources (e.g., about 2.15 times from statistical downscaling and about 4.44 times from hydrological modeling on average). By using ISES-UPA, individual and combined uncertainties from statistical downscaling and hydrological modeling can be compared and quantified, thereby enhancing the reliability of hydrological studies under changing climate conditions.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».