applying shetran in a tropical west african catchment (dano, burkina faso)—calibration, validation, uncertainty assessment

applying shetran in a tropical west african catchment (dano, burkina faso)—calibration, validation, uncertainty assessment

;Felix Op de Hipt;Bernd Diekkrüger;Gero Steup;Yacouba Yira;Thomas Hoffmann;Michael Rode
Journal of food biochemistry 2017 Vol. 9 pp. 101-
141
hipt2017waterapplying

Abstract

This study presents the calibration and validation of the physically based spatially  distributed hydrological and soil erosion model SHETRAN for the Dano catchment, Burkina Faso.  A sensitivity analysis of six model parameters was performed to assess the model response and to  reduce the number of parameters for calibration. The hydrological component was calibrated and  validated using observed discharge data of two years. Statistical quality measures (R2, NSE, KGE)  ranged from 0.79 to 0.66 during calibration and validation. The calibrated hydrological component  was  used  to  feed  the  erosion  modeling.  The  simulated  suspended  sediment  load  (SSL)  was  compared with turbidity‐based measurements of SSL of two years. Achieved quality measures are  comparable to other SHETRAN studies. Uncertainties of measured discharge and suspended  sediment  concentration  were  determined  to  assess  the  propagated  uncertainty  of  SSL.  The  comparison of measurement uncertainties of discharge and SSL with parameter uncertainty of the  corresponding model output showed that simulated discharge and SSL were frequently outside the  large measured uncertainty bands. A modified NSE was used to incorporate measurement and  parameter uncertainty into the efficiency evaluation of the model. The analyses of simulated  erosion sources and spatial patterns showed the importance of river erosion contributing more  than 60% to the total simulated sediment loss.

Citation

ID: 237723
Ref Key: hipt2017waterapplying
Use this key to autocite in SciMatic or Thesis Manager

References

Blockchain Verification

Account:
NFT Contract Address:
0x95644003c57E6F55A65596E3D9Eac6813e3566dA
Article ID:
237723
Unique Identifier:
10.3390/w9020101
Network:
Scimatic Chain (ID: 481)
Loading...
Blockchain Readiness Checklist
Authors
Abstract
Journal Name
Year
Title
5/5
Creates 1,000,000 NFT tokens for this article
Token Features:
  • ERC-1155 Standard NFT
  • 1 Million Supply per Article
  • Transferable via MetaMask
  • Permanent Blockchain Record
Blockchain QR Code
Scan with Saymatik Web3.0 Wallet

Saymatik Web3.0 Wallet