Hydrologic model calibration approaches for highly regulated river basin: A comprehensive assessment
Notice bibliographique
Résumé
The Montreal River basin in Ontario, Canada, is snow-dominated and highly regulated. This study investigates the effectiveness of different calibration strategies for hydrological modeling in regulated watersheds. Using the semi-distributed RAVEN models, it explores single-site versus multi-site, single-variable versus multi-variable, and single-objective versus multi-objective calibration schemes. The calibration process is automated through the Dynamically Dimensioned Search (DDS) and Pareto Archive Dynamically Dimensioned Search (PADDS) algorithms. The results reveal that multi-site, multi-variable calibration significantly improves the simulation of inflow, outflow, and SWE, particularly in snow-dominated environments, underscoring the importance of accounting for multiple hydrological processes in the region. Including SWE data in the calibration process enhances the model's ability to capture the timing and magnitude of snowmelt, a critical factor in reservoir inflow. Multi-objective calibration further addresses parameter uncertainty, providing robust simulations for water management under varying conditions. The study highlights the challenges of using reservoir outflow as an operational control, which leads to poor water level predictions, reinforcing the need for more region-specific operational constraints. Naturalization of streamflow using the reconstitution method reveals higher peak flows during summer and lower flows during winter than regulated flows, with low-flow conditions particularly impacted by regulation. These findings provide critical hydrological insights for improving water resource management in snow-dominated, regulated basins, with broader applications to similar systems. • Hydrologic model calibration approaches for highly regulated watersheds are presented. • Two alternative RAVEN models are tested using two different operational constraints. • Multiple sites and variables are recommended for model calibration in regulated basins. • Naturalized streamflow revealed higher peak flows, and regulation impacted low flows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».