A multi-criteria penalty function approach for evaluating a priori model parameter estimates

Yılmaz, Koray K.; Gupta, Hoshin; Wagener, Thorsten

doi:10.1016/j.jhydrol.2015.03.012

Cited by 6 publications

(5 citation statements)

References 66 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…One way to improve the representation of internal model dynamics is by constraining the model parameterization through a suite of signature measures derived from streamflow observations [e.g., Yilmaz et al ., ; Euser et al ., ; Hrachowitz et al ., ; Shafii and Tolson , ]. Other studies have used complementary data sets in addition to streamflow to better match the observed hydrological dynamics, using information on snow cover [e.g., Parajka and Blöschl , ], soil moisture [e.g., Parajka et al ., ; Wanders et al ., ], groundwater measurements [e.g., Seibert , ; Sutanudjaja et al ., ], and total water storage anomalies [ Sun et al ., ].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Improving the realism of hydrologic model functioning through multivariate parameter estimation

et al. 2016

View full text Add to dashboard Cite

Increased availability and quality of near real‐time observations provide the opportunity to improve understanding of predictive skills of hydrologic models. Recent studies have shown the limited capability of river discharge data alone to adequately constrain different components of distributed model parameterizations. In this study, the GRACE satellite‐based total water storage (TWS) anomaly is used to complement the discharge data with the aim to improve the fidelity of mesoscale hydrologic model (mHM) through multivariate parameter estimation. The study is conducted on 83 European basins covering a wide range of hydroclimatic regimes. The model parameterization complemented with the TWS anomalies leads to statistically significant improvements in (1) discharge simulations during low‐flow period, and (2) evapotranspiration estimates which are evaluated against independent data (FLUXNET). Overall, there is no significant deterioration in model performance for the discharge simulations when complemented by information from the TWS anomalies. However, considerable changes in the partitioning of precipitation into runoff components are noticed by in‐/exclusion of TWS during the parameter estimation. Introducing monthly averaged TWS data only improves the dynamics of streamflow on monthly or longer time scales, which mostly addresses the dynamical behavior of the base flow reservoir. A cross‐evaluation test carried out to assess the transferability of the calibrated parameters to other locations further confirms the benefit of complementary TWS data. In particular, the evapotranspiration estimates show more robust performance when TWS data are incorporated during the parameter estimation, in comparison with the benchmark model constrained against discharge only. This study highlights the value for incorporating multiple data sources during parameter estimation to improve the overall realism of hydrologic models and their applications over large domains.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Improving the realism of hydrologic model functioning through multivariate parameter estimation

et al. 2016

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Özellikle ölçümü kısıtlı havzalar ile değişim geçiren havzalarda güvenilir hidrolojik tahminler üretmek için hidrolojik modelin öncelikle parametrelerinin doğru belirlenmesi gerekmektedir [7]. Parametreler belirlendikten sonra doğru bir temsil için hidrolojik modelin gözlenmiş verilerle kalibre edilmesi gerekmektedir.…”

Section: Introductionunclassified

Hidrolojik Model Kalibrasyonunda Uydu Tabanlı Aylık Buharlaşma ve LAI Verilerinin Kullanılması

Avcuoğlu

Demirel

2022

Teknik Dergi

View full text Add to dashboard Cite

Hidrolojik model parametreleri geleneksel yaklaşımda havza çıkışındaki akım gözlem istasyonlarından (AGİ) elde edilen günlük akım verileriyle tahmin edilmeye çalışılır. Modern yaklaşımda ise akım verileri yanında açık erişimli uydu tabanlı uzaktan algılama verilerinden de faydalanılır. Uzaktan algılama verilerinin kullanıldığı yöntem ile sadece akım verisiyle elde edilen noktasal iyileştirme sonuçlarının yanında alana yayılı kar örtüsü, gerçek buharlaşma, yaprak alan indeksi, toprak nemi ve yer altı suyu beslenmesi gibi akı değerlerinin de daha tutarlı ve güvenilir olması sağlanır. Bu çalışmamızın amacı uzaktan algılama yöntemleriyle elde edilmiş MODIS aylık gerçek evapotranspirasyon (AET) verileri ile yaprak alan indeksi (LAI) haritalarının hidrolojik model kalibrasyonuna etkilerini araştırmaktır. Benzeşim deneylerimiz için Vienne (Fransa) havzası seçilmiştir. Fizik tabanlı tam yayılı mHM hidrolojik modeli bu havza için çalıştırılmış ve 6 senaryo için kalibrasyonlar yapılmıştır. Modelin akım benzeşim performansı Kling-Gupta (KGE) metriği ile modelin yayılı evapotranspirasyon performansı ise SPAEF metriği ile ortaya konmuştur. Sonuçlara göre, sadece havza çıkışındaki AGİ verilerine göre kalibre edilen model KGE 0.91’ye ulaşırken (maksimum 1), SPAEF buharlaşma performansı düşüktür. Havzaya yayılmış 4 AGİ’li kalibrasyonda ortlama KGE 0.37 iken SPAEF kısmen iyileşmiştir. Tek AGİ ve MODIS-AET birlikte kalibrasyonda kullanıldığında KGE 0.90 SPAEF ~0.70 olmuştur. Dördüncü senaryomuzda model sadece MODIS-AET ile kalibre edilmiş SPAEF 0.60’e ulaşmıştır. Öte yandan su dengesi tutturulamamıştır (KGE -0.24). Beşinci senaryoda, model sadece 12 adet akım verisi ve MODIS-AET ile kalibre edilmiş ve KGE 0.67 iken SPAEF 0.75 gibi yüksek değerler almıştır. Altıncı son senaryoda sadece bir yıl günlük akım gözlemi yapıldığı varsayımı yapılarak MODIS-AET’nin de dahil edildiği model kalibrasyonu yapıldığında KGE 0.72 ve SPAEF yine 0.75 dolaylarında yüksek değerler almıştır. Bu altı senaryolu model kalibrasyon çalışmamızın sonuçları akım ölçümleri eksik havzalar için ümit vericidir. Öyle ki; uydu verilerinden elde edilen gerçek evapotranspirasyon (AET) ile birlikte sadece bir yıl günlük veya bir yılın her ayından bir debi ölçümü toplamda 12 debi değeri ile dahi yeterli su dengesi sağlanabilmektedir.

show abstract

“…Wei [9] deployed an improved fuzzy cognitive map model to evaluate the hotel business automatically. Yilmaz [10] and Fredriksson [11] used the multi-level gray evaluation method to evaluate the competitiveness of enterprises. Govindan [12] applied the analytic hierarchy process (AHP) to supply chain management evaluation.…”

Section: Evaluation Methodology In Current Stock Market Researchmentioning

confidence: 99%

Current Core Competencies Trend of Small to Medium Enterprises (SMEs) in China—A Concurrent Comprehensive Evaluation and Active Learning Study of Newly Listed Chinese Stocks from 2015 through 2017

Deng

2018

Data

View full text Add to dashboard Cite

With plenty of stocks newly listed in the Chinese stock market everyday, it becomes more and more important for managers and governess to examine the trend of core competencies for these companies. Since most companies of newly listed stocks are small to medium-sized enterprises, existing methods are not capable enough to evaluate their competitiveness. To provide an understanding for the trend of core competencies in the Chinese market, this article conducts a concurrent comprehensive evaluation and active learning methodology to analyze the newly listed stocks in SSE (Shanghai Stock Exchange Composite Index) and SZSE (Shenzhen Stock Exchange Component Index) from 2015 through 2017. There is an evidence that Number of Market Makers, Equity Financing Frequency and Executive Replacement Frequency are three main core competencies from 2015 through 2017. Authors contend that their findings in this paper question the quo of core competencies for small to medium-sized enterprises in the Chinese market.

show abstract

A multi-criteria penalty function approach for evaluating a priori model parameter estimates

Cited by 6 publications

References 66 publications

Improving the realism of hydrologic model functioning through multivariate parameter estimation

Improving the realism of hydrologic model functioning through multivariate parameter estimation

Hidrolojik Model Kalibrasyonunda Uydu Tabanlı Aylık Buharlaşma ve LAI Verilerinin Kullanılması

Current Core Competencies Trend of Small to Medium Enterprises (SMEs) in China—A Concurrent Comprehensive Evaluation and Active Learning Study of Newly Listed Chinese Stocks from 2015 through 2017

Contact Info

Product

Resources

About