Global hydrological parameter estimates to local applications: influence of forcing and catchment properties
Abstract: Data scarcity in many areas around the world represents a major problem for hydrological model calibrations. Global parameter estimates
and global forcing can provide possibilities to access hydrological responses in ungauged regions. In this study, we applied HBV global par-
ameter estimates considering uncertainty in the Upper Neckar and Upper Danube catchments, Germany, to answer what are the influencing
factors and how good are their local applications. We tested simulations with precipitation in spatial resolutions from 0.05 to 0.2° and with
local/global sources. Results show that the general performance is acceptable to good (Kling-Gupta efficiency, KGE: 0.51–0.79) in both catch-
ments using local or global precipitation. The influence of spatial resolutions is insignificant while using local precipitation slightly increases
performance in both catchments. Catchment properties such as complex topography and special karst subsurface may lead to a deterio-
ration of performance by 0.2 of median KGE in the Upper Danube compared with the Upper Neckar catchment. The median correlation
coefficient, runoff ratio and relative error suggest that using global parameter estimates can reproduce seasonality and long-term water
balance in our studied region. Our study highlights the potential of using global parameter estimates and global forcing in ungauged areas
- Standort
-
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Umfang
-
Online-Ressource
- Sprache
-
Englisch
- Anmerkungen
-
Nordic hydrology. - 54, 4 (2023) , 475-490, ISSN: 2224-7955
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wo)
-
Freiburg
- (wer)
-
Universität
- (wann)
-
2024
- Urheber
- DOI
-
10.2166/nh.2023.086
- URN
-
urn:nbn:de:bsz:25-freidok-2538085
- Rechteinformation
-
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
-
14.08.2025, 11:01 MESZ
Datenpartner
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Beteiligte
- Schalla, Jasper
- Hartmann, Andreas
- Abraham, Tesfalem
- Liu, Yan
- Universität
Entstanden
- 2024
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