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Comparing impacts of parameter and spatial data uncertainty for a grid-based distributed watershed model

机译：比较参数和空间数据不确定性对基于网格的分布式分水岭模型的影响

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Parameter uncertainty in hydrologic modeling is commonly evaluated, but assessing the impact of spatial input data uncertainty in spatially descriptive 'distributed' models is not common. This study compares the significance of uncertainty in spatial input data and model parameters on the output uncertainty of a distributed hydrology and sediment transport model, HYdrology Simulation using Time-ARea method (HYSTAR). The Shuffled Complex Evolution Metropolis (SCEM-UA) algorithm was used to quantify parameter uncertainty of the model. Errors in elevation and land cover layers were simulated using the Sequential Gaussian/Indicator Simulation (SGS/SIS) techniques and then incorporated into the model to evaluate their impact on the outputs relative to those of the parameter uncertainty. This study demonstrated that parameter uncertainty had a greater impact on model output than did errors in the spatial input data. In addition, errors in elevation data had a greater impact on model output than did errors in land cover data. Thus, for the HYSTAR distributed hydrologic model, accuracy and reliability can be improved more effectively by refining parameters rather than further improving the accuracy of spatial input data and by emphasizing the topographic data over the land cover data.
机译：通常会评估水文模型中的参数不确定性，但是在空间描述性“分布式”模型中评估空间输入数据不确定性的影响并不常见。这项研究比较了空间输入数据和模型参数的不确定性对分布式水文和泥沙输运模型（使用时间-ARea方法的水文模拟）的输出不确定性的重要性。改组的复杂演化都会算法（SCEM-UA）用于量化模型的参数不确定性。使用顺序高斯/指标模拟（SGS / SIS）技术模拟了高程和土地覆盖层的误差，然后将其合并到模型中以评估其对输出的影响（相对于参数不确定性）。这项研究表明，参数不确定性比空间输入数据中的误差对模型输出的影响更大。此外，高程数据的误差比土地覆盖数据的误差对模型输出的影响更大。因此，对于HYSTAR分布式水文模型，可以通过细化参数而不是进一步提高空间输入数据的精度并通过在地形覆盖数据上强调地形数据来更有效地提高准确性和可靠性。

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