Hybrid Data-driven and Process-based Modeling for Streamflow Forecasting Under Climate Change in the Upper Genale River Basin of Ethiopia
본 연구는 프로세스 기반의 QSWAT+ 모델과 머신러닝 알고리즘을 통합한 하이브리드 프레임워크가 에티오피아 상부 제날레 강 유역의 유량 예측 정확도를 유의미하게 향큼을 입증하며, 지속 가능한 수자원 관리를 지원하기 위해 기후 변화 시나리오 하에서의 미래 유량이 상승 추세를 보일 것임을 밝혀냈다.