Hybrid Data-driven and Process-based Modeling for Streamflow Forecasting Under Climate Change in the Upper Genale River Basin of Ethiopia
本研究は、プロセスベースのQSWAT+モデルと機械学習アルゴリズムを統合したハイブリッドフレームワークが、エチオピアの上部ジェナーレ川流域における河川流量予測の精度を大幅に向上させ、持続可能な水資源管理を支援するために、気候変動シナリオ下での将来的な流量の上昇傾向を明らかにすることを実証している。