Adaptive clustering: reducing the computational costs of distributed (hydrological) modelling by exploiting time-variable similarity among model elements
Understanding the hydrological response of a headwater-dominated catchment by analysis of distributed surface-subsurface interactions.
Autorzy:
Özgen-Xian I; Earth and Environmental Sciences Area, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, USA. .; Institute of Geoecology, Technische Universität Braunschweig, Brunswick, Germany. . Molins S; Earth and Environmental Sciences Area, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, USA. Johnson RM; Earth and Environmental Sciences Area, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, USA. Xu Z; Earth and Environmental Sciences Area, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, USA. Dwivedi D; Earth and Environmental Sciences Area, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, USA. LoritzR; Institute of Water and River Basin Management, Karlsruhe Institute of Technology, Karlsruhe, Germany. Mital U; Earth and Environmental Sciences Area, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, USA. Ulrich C; Earth and Environmental Sciences Area, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, USA. Yan Q; Earth and Environmental Sciences Area, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, USA. Steefel CI; Earth and Environmental Sciences Area, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, USA.
Pokaż więcej
Źródło:
Scientific reports [Sci Rep] 2023 Mar 22; Vol. 13 (1), pp. 4669. Date of Electronic Publication: 2023 Mar 22.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies