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Enregistrement W4415532040 · doi:10.1016/j.jhydrol.2025.134447

Quantifying uncertainty in flowrate modelling using spatially defined fuzzy entropy based on hydrological processes in a catchment

2025· article· en· W4415532040 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrological Forecasting Using AI
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFuzzy logicWatershedEntropy (arrow of time)Monte Carlo methodSurface runoffUncertainty analysisHydrology (agriculture)Categorical variableProbability distribution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Fuzzy entropy quantifies spatial data uncertainty in a watershed. • A new fuzzy entropy calculation method based on hillslope flow processes is proposed. • A new normalized fuzzy entropy parameters indicates the appropriate watershed scale for modelling runoff. • Complements Monte Carlo analysis with higher computational efficiency and upscaling insight. A method is proposed that uses hillslope hydrological processes to develop measures of fuzzy entropy distribution over a landscape, in order to estimate the uncertainty arising from the spatial distribution of data input to runoff models. How this distribution impacts the upscaling process in watershed hydrological simulations is also explored. Spatially distributed membership functions based on the distribution of numerical (slope) or categorical (landuse and soil type) spatial data inputs to a hydrological model are derived. Fuzzy inferencing that incorporates expert knowledge of flow mechanisms in a watershed is used to create a new variable referred to as runoff potential. Spatial distributions of fuzzy Shannon entropy S F ( μ ij ) are developed and two new parameters: the watershed fuzzy Shannon entropy W S F ( μ ij ) and the normalized watershed fuzzy Shannon entropy W S F ^ μ ij , are proposed to quantify the uncertainty in runoff potential given the spatial distribution of the input data as it changes through the catchment along flowpaths. Comparing the proposed fuzzy entropy-based method with a traditional Monte Carlo method applied with PCSWMM model simulations demonstrates that the proposed method provides additional insights into how uncertainty is generated spatially that a conventional approach cannot provide; while significantly improving computational efficiency. In the application to a 17.46 km 2 , mixed-landuse catchment, W S F ^ μ ij fluctuated greatly at small scales but then reached a stable, constant value within approximately 18.5 % of the total catchment area. Thus, revealing how uncertainty in spatially-scaled processes propagates along hydrological pathways, which thereby provide a reference for model optimization and water resources management at the basin scale.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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