Hydrologic model calibration approaches for highly regulated river basin: A comprehensive assessment
Notice bibliographique
Résumé
Adequate calibration of hydrologic models is crucial for their effective applications in water resources management, especially in regulated river basins where human interventions add complexity. This study investigated various calibration strategies, including single-site, multi-site, single-variable, multi-variable, single-objective, and multi-objective approaches using semi-distributed RAVEN models in the highly regulated Montreal River basin, Ontario, Canada. The study employed Dynamically Dimensioned Search (DDS) and Pareto Archive Dynamically Dimensioned Search (PADDS) optimization algorithms for automatic calibration. Results highlighted that multi-site-multi-variable calibration, incorporating reservoir inflow and outflow from regulated stations alongside snow-water equivalent (SWE) data, significantly improved simulation performance. Multi-objective calibration, optimized through PADDS, produced multiple sets of model parameters delivering simulation quality equivalent to weighted single-objective calibration. Notably, the ensembles generated by the multi-objective approach helped address parameter uncertainty to a certain extent. Additionally, the use of water level as an operational constraint during calibration, yielded satisfactory results, whereas overriding reservoir outflow led to poorer water level prediction performance, suggesting caution in using it for calibrating regulated reservoirs. These findings provide some guidance for effective hydrological model calibration in highly regulated river basins. This new insight can notably enhance water resource management and decision-making processes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».