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sensitivity-guided evaluation of the HBV hydrological model parameterization

机译：灵敏度指导的HBV水文模型参数化评估

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Applying hydrological models for river basin management depends on the availability of the relevant data information to constrain the model residuals. The estimation of reliable parameter values for parameterized models is not guaranteed. Identification of influential model parameters controlling the model response variations either by main or interaction effects is therefore critical for minimizing model parametric dimensions and limiting prediction uncertainty. In this study, the Sobol variance-based sensitivity analysis method was applied to quantify the importance of the HBV conceptual hydrological model parameterization. The analysis was also supplemented by the generalized sensitivity analysis method to assess relative model parameter sensitivities in cases of negative Sobol sensitivity index computations. The study was applied to simulate runoff responses at twelve catchments varying in size. The result showed that varying up to a minimum of four to six influential model parameters for high flow conditions, and up to a minimum of six influential model parameters for low flow conditions can sufficiently capture the catchments' responses characteristics. To the contrary, varying more than nine out of 15 model parameters will not make substantial model performance changes on any of the case studies.
机译：将水文模型应用于流域管理取决于相关数据信息的可用性来约束模型残差。无法保证参数化模型的可靠参数值的估计。因此，识别影响模型参数（无论是主要还是相互作用）来控制模型响应变化，对于最小化模型参数尺寸和限制预测不确定性至关重要。在这项研究中，基于Sobol方差的敏感性分析方法被用于量化HBV概念性水文模型参数化的重要性。 Sobol敏感性指数计算结果为负时，通用敏感性分析方法还可以对分析进行补充，以评估相对模型参数的敏感性。该研究被用于模拟大小不同的十二个流域的径流响应。结果表明，对于高流量条件，最多改变至少四个到六个影响模型参数，对于低流量条件，最多改变至少六个影响模型参数可以充分捕获流域的响应特征。相反，在任何案例研究中，改变15个模型参数中的9个以上不会改变模型的性能。

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