Hybrid Data-driven and Process-based Modeling for Streamflow Forecasting Under Climate Change in the Upper Genale River Basin of Ethiopia
Este estudo demonstra que um framework híbrido integrando o modelo baseado em processos QSWAT+ com algoritmos de aprendizado de máquina aumenta significativamente a precisão da previsão do fluxo de corrente na Bacia do Alto Rio Genale, na Etiópia, revelando uma tendência de ascensão projetada no fluxo de corrente sob cenários de mudanças climáticas para apoiar a gestão sustentável dos recursos hídricos.