Hybrid Data-driven and Process-based Modeling for Streamflow Forecasting Under Climate Change in the Upper Genale River Basin of Ethiopia
Este estudio demuestra que un marco híbrido que integra el modelo basado en procesos QSWAT+ con algoritmos de aprendizaje automático mejora significativamente la precisión del pronóstico del caudal en la cuenca del Alto Río Genale en Etiopía, revelando una tendencia ascendente proyectada en el caudal futuro bajo escenarios de cambio climático para apoyar la gestión sostenible de los recursos hídricos.