Flow Series Generation from Water Depth Data Using Statistical and Machine Learning Models: The Tocache Station Case
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The integration of spline models and Gaussian processes in hydrological studies represents an innovative approach, particularly for developing countries where flow data are scarce but water level records are more accessible.This study focuses on the 'Bridge Tocache' station in Peru, where a procedure was developed and validated to generate historical flow series using these two models.The spline model uses recorded water levels as input, while the Gaussian process model incorporates both water levels and the month of the year, capturing seasonal patterns.To address missing water level data, a stochastic process based on kernel density estimation was applied, segmenting the year into 24 fortnights.The models performed well, achieving coefficients of determination (R ) above 0.98.Statistical comparisons confirmed no significant differences between the generated and observed flow series in terms of mean, standard deviation, skewness, and kurtosis.The adaptability of these models lies in their independence from geographic-specific assumptions, making them generalizable to other hydrometric stations and regions with limited data availability.This methodology offers a cost-effective alternative for improving hydrological monitoring, reducing reliance on expensive equipment.Its broader applicability extends to sustainable water resource management, enhancing planning and decision-making in regions with limited monitoring capabilities.
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Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle