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Coupling physically based and data-driven models for assessing freshwater inflow into the Small Aral Sea

  • The Aral Sea desiccation and related changes in hydroclimatic conditions on a regional level is a hot topic for past decades. The key problem of scientific research projects devoted to an investigation of modern Aral Sea basin hydrological regime is its discontinuous nature – the only limited amount of papers takes into account the complex runoff formation system entirely. Addressing this challenge we have developed a continuous prediction system for assessing freshwater inflow into the Small Aral Sea based on coupling stack of hydrological and data-driven models. Results show a good prediction skill and approve the possibility to develop a valuable water assessment tool which utilizes the power of classical physically based and modern machine learning models both for territories with complex water management system and strong water-related data scarcity. The source code and data of the proposed system is available on a Github page (https://github.com/SMASHIproject/IWRM2018).

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Verfasserangaben:Georgy AyzelORCiD, Alexander IzhitskiyORCiD
URN:urn:nbn:de:kobv:517-opus4-427873
DOI:https://doi.org/10.25932/publishup-42787
ISSN:1866-8372
Titel des übergeordneten Werks (Englisch):Postprints der Universität Potsdam Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe
Schriftenreihe (Bandnummer):Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe (703)
Publikationstyp:Postprint
Sprache:Englisch
Datum der Erstveröffentlichung:26.04.2019
Erscheinungsjahr:2018
Veröffentlichende Institution:Universität Potsdam
Datum der Freischaltung:26.04.2019
Freies Schlagwort / Tag:Asia; catchments; climate-change; river-basin; runoff
Ausgabe:703
Seitenanzahl:8
Erste Seite:151
Letzte Seite:158
Quelle:Proceedings of the International Association of Hydrological Sciences (PIAHS) 379 (2018), pp. 151–158 DOI: 10.5194/piahs-379-151-2018
Organisationseinheiten:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
DDC-Klassifikation:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 55 Geowissenschaften, Geologie / 550 Geowissenschaften
Peer Review:Referiert
Publikationsweg:Open Access
Fördermittelquelle:Copernicus
Lizenz (Deutsch):License LogoCC-BY - Namensnennung 4.0 International
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