Assessing the Relative Contributions of Input, Structural, Parameter, and Output Uncertainties to Total Uncertainty in Hydrologic Modeling
Notice bibliographique
Résumé
The simulation of physical environments by hydrologic models has become common as computational power has increased. It is well known that, to simulate the hydrology of a physical environment, simplifications of that environment are needed. The simplified versions of hydrologic processes generate uncertainty, in addition to ingesting uncertainty from input data. The uncertainty from one modeling step affects the next through propagation. Although computational power has increased through time, the computational demand for uncertainty analysis still remains a common limiting factor on the level of detail an uncertainty analysis can be conducted with. This thesis generates an estimate of total uncertainty propagated from input, structural, and parameter uncertainties for the Nelson River in the Lower Nelson River Basin near the outlet to Hudson Bay, as part of the BaySys project. Each source of uncertainty was relatively partitioned for determination of the most valuable source of uncertainty for consideration in an operational environment with a limited computational budget. The results of this thesis show the complex spatial and temporal variation present in gridded climate data. This thesis also presents an ensemble-based methodology to account for the input uncertainty associated with gridded climate data subject to propagation. The ensemble of input data was propagated through an ensemble of hydrologic models. Relative sensitivities of model parameters were shown to vary temporally and based on performance metrics, suggesting that aggregated performance metrics obscure information. Lastly, relative partitions of uncertainty were compared through cumulative distribution functions. Accounting for all sources of uncertainty appeared valuable towards improving streamflow predictability, however, structural uncertainty may be the most valuable in an operational environment with a limited computational budget followed by input, and parameter uncertainty.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».