每天通过的降雨-径流过程模拟:GR4J、SWAT和随机森林模型的比较

IF 0.2 Q4 WATER RESOURCES
Federico Vilaseca, Santiago Narbondo, Christian Chreties, Alberto Castro, Angela Gorgoglione
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摘要

本文的目的是分析在墨西哥和拉丁美洲进行的一项研究的结果,该研究的目的是分析在墨西哥和拉丁美洲进行的一项研究的结果,该研究的目的是分析在墨西哥进行的一项研究的结果。因此,不同时空尺度(集中、半分布和分布)的基于物理的水文模型经历了长期的发展和局部应用。近年来,基于数据的模型被成功地用于解决水文问题。到目前为止,这些不同类型的模型已经分别进行了研究,以评估它们模拟日常降水径流过程的能力。本文对综合模型(GR4J)、半分布模型(SWAT)和基于数据的模型(随机森林(RF))进行了深入比较,以模拟乌拉圭两个流域(一个有水库,另一个没有水库)的每日降水径流过程。本研究的目的是评估不同模型的性能,以确定不同模型的性能。总的来说,与其他基于物理的模型相比,RF具有更好的性能。然而,它缺乏其他两种方法所特有的泛化能力。GR4J和SWAT在我们的案例研究中表现相似。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Simulación del proceso precipitación-escorrentía con paso diario: comparación de los modelos GR4J, SWAT y random forest
RESUMEN Un sólido estudio hidrológico diario es una tarea desafiante en regiones caracterizadas por una alta variabilidad hidro-climática, como Uruguay. Por esta razón, los modelos hidrológicos de base física de diferentes escalas temporales y espaciales (concentrados, semi-distribuidos y distribuidos) han pasado por un largo período de desarrollo y aplicación local. En los últimos años, los modelos basados en datos se están usando con éxito para resolver problemas hidrológicos. Hasta ahora, estos diferentes tipos de modelos se han estudiado individualmente para evaluar su capacidad para simular el proceso diario de precipitación-escorrentía. Este trabajo proporciona una profunda comparación entre un modelo agregado (GR4J), un modelo semi-distribuido (SWAT) y otro basado en datos (Random Forest (RF)) para simular el proceso diario de precipitación-escorrentía de dos cuencas hidrográficas ubicadas en Uruguay (una con reservorio y la otra sin). El rendimiento de cada modelo se analizó comparando numéricamente y gráficamente el caudal observado versus el simulado en términos de correspondencia temporal y cuantiles. En general, RF presenta un mejor rendimiento en comparación con los otros modelos físicamente basados. Sin embargo, carece de la capacidad de generalización que caracterizó a los otros dos enfoques. GR4J y SWAT logran un desempeño similar en nuestros casos de estudio.
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