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Impact of hydroclimate parameter uncertainty on system yield

机译：水文气候参数不确定性对系统产量的影响

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Water resource system behaviour is commonly evaluated using Monte Carlo simulation of synthetic streamflow and rainfall data. Fundamental to this process is the estimation of stochastic model parameters by calibration to short observed records. The uncertainty in key hydroclimate parameters, such as the mean, variance and serial autocorrelation, flows through to the simulated hydroclimate data. This study considers the subsequent influence of model parameter uncertainty on the calculated yield of a case study water supply system. A procedure is developed to estimate the system yield for individual samples of model parameters, providing a probability distribution of plausible system yields. The uncertainty in hydroclimate parameters is found to have an appreciable impact on the uncertainty in system yield - of the order of +/-10%. This uncertainty is likely to surpass, potentially by an order of magnitude or more, the influence of many choices made by water managers in both the modelling and operation of water resource systems.
机译：通常使用合成流和降雨数据的蒙特卡罗模拟来评估水资源系统的行为。此过程的基础是通过对短时观察到的记录进行校准来估计随机模型参数。关键水文气候参数（例如均值，方差和序列自相关）的不确定性将流向模拟的水文气候数据。本研究考虑了模型参数不确定性对案例研究供水系统的计算产量的后续影响。开发了一种程序来估计模型参数的各个样本的系统产量，从而提供合理的系统产量的概率分布。发现水文气候参数的不确定性对系统产量的不确定性有相当大的影响-+/- 10％左右。在水资源系统的建模和运行中，这种不确定性可能会超过水管理人员做出的许多选择的影响，可能超过一个数量级或更多。

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