SWATPlusモデルの最適化：管理された流量ハイドログラフの異なる区間を適切に予測するために

複雑で大規模な流域における降雨-流出応答の完全な表現は、流域モデルにおける単一目的のパラメータ化アプローチを用いてはしばしば達成不可能です。本研究では、SWAT+モデルに対してハイドログラフの異なる流量セグメントに独立してモデルパラメータをフィッティングするキャリブレーションアプローチを示します。このアプローチは、カリフォルニア州のフェザリバーで、オロビル湖の貯水池の出口ゲージからの毎日の流量データを使用して実証されました。結果は、異なる流量セグメントに対してモデルパラメータを独立してフィッティングした際、KGE、NSE、PBIAS、及びRSRの値が、マルチオブジェクティブ及び完全ハイドログラフ（平均ハイドログラフ）キャリブレーションの下で達成されたそれぞれ0.72、0.66、-9.30、0.53に対して、0.96、0.99、-3.3、及び0.10に改善されたことを示しています。結果は、平均ハイドログラフと流量持続曲線を考慮すると、不良および良好なパフォーマンスのセグメントの両方をバランスよく表現することが達成されることを強調しており、異なる流量条件を正確に表現するためのセグメント特有のパラメータ化およびマルチオブジェクティブ評価の重要性を強調しています.