Research data for 'Guidance on large scale hydrologic model calibration with isotope tracers'

Research data and code for "Guidance on large scale hydrologic model calibration with isotope tracers", Holmes, T., Stadnyk, T., Asadzadeh, M., and Gibson, J.J. (2023). MC: • Data: o Random parameter values (rand_par_set.mat) o Calculated performance metric values (Qstats_allMC.mat and ISOstats_allMC.mat)  Unprocessed time-series stored but are approximately 100GB for MC alone • Scripts/code: o Generate parameters (MC_atha.m) o Data extract from raw output (MC_datareader_VM.m) o Calculate performance, used on extracted time-series  Script loading t-series files and calling perf function (QstatsCalc_script.m IsostatsCalc_script.m)  Performance stats calculating functions (QstatsCalc.m, ISOstatsCalcv2.m) o Identifiability (GLUE_script_v2.m, GLUE_script_ISO_v2.m)  Normalize parameters (normalize_pars.m) o Non-dominated filtering (surviving example for 3 flow objectives: nondom_script.m, DominanceFilter.m written by Dr Asadzadeh) VARS: • Data: o Sampled parameter values (200stars.xlsx) o Calculated performance metric values (Qresp_all.mat, I2Hresp_all_new.mat, I18Oresp_all_new.mat, IsoSlopeStats_all_new.mat) o VARS output (VARS HQ for cal.mat) o IVARS50 results copied to excel (IVARS50 for HQ.xlsx) • Scripts/code/input files: o STAR sampling input (factorSpace.txt, VARS_inp.txt) o Data extract from raw output (data_process_script.m, completed in stages) o Calculate performance (QstatScript.m, I2HstatScript.m, I18OstatScript.m, SlopeRespScript.m, ISOrespFrameCalc.m, QstatsCalc.m, ISOrespCalc.m) o Combine performance as response variable (calHQavg_script.m) MOO: • Data: o Non-dominated solutions (Ost out, ND solutions in .xlsx by objective and output files for each trial; ISOstats and Qstats.m files contain performance stat results) o Behavioral hydrographs and tracer (all time series files provided here, BIDpars/second objective/set internal ID number, spl contains flow data, iso_2H and iso_18O isotope time series, tracer contains virtual tracer results) o Ensemble performance (ensembleStatsBIDv2.xlsx) • Scripts/code/input files: o OST input files (Init files, with all OSTRICH initial files) o Data extract from raw output (MC_datareader_VM.m, MC_extract_script.m as sample) o Calculate performance (Optimization version: statscript.R, final summary: NONDom_stat_script.m) o Ensemble evaluations (BID_ensemble_statsv2.m)本数据集对应论文《基于同位素示踪剂的大规模水文模型校准指南》（*Guidance on large scale hydrologic model calibration with isotope tracers*），作者为Holmes, T.、Stadnyk, T.、Asadzadeh, M.与Gibson, J.J.（2023年）。 MC（蒙特卡洛，Monte Carlo）： • 数据： o 随机参数集（rand_par_set.mat） o 计算得到的性能指标值（Qstats_allMC.mat 与 ISOstats_allMC.mat）  未处理的时间序列已存储，仅MC相关的未处理数据量即约100GB • 脚本/代码： o 参数生成脚本（MC_atha.m） o 原始输出数据提取脚本（MC_datareader_VM.m） o 针对提取的时间序列计算性能指标的脚本：  加载时间序列文件并调用性能计算函数的脚本（QstatsCalc_script.m、IsostatsCalc_script.m）  性能统计量计算函数（QstatsCalc.m、ISOstatsCalcv2.m） o 可识别性分析脚本（GLUE_script_v2.m、GLUE_script_ISO_v2.m，其中GLUE为广义似然不确定性估计（Generalized Likelihood Uncertainty Estimation））  参数归一化脚本（normalize_pars.m） o 非支配筛选脚本（针对3个径流目标的保留示例：nondom_script.m、Asadzadeh博士编写的DominanceFilter.m） VARS： • 数据： o 采样参数值（200stars.xlsx） o 计算得到的性能指标值（Qresp_all.mat、I2Hresp_all_new.mat、I18Oresp_all_new.mat、IsoSlopeStats_all_new.mat） o VARS模型输出结果（VARS HQ for cal.mat） o 导出至Excel的IVARS50分析结果（IVARS50 for HQ.xlsx） • 脚本/代码/输入文件： o STAR采样输入文件（factorSpace.txt、VARS_inp.txt） o 原始输出数据提取脚本（data_process_script.m，分阶段完成） o 性能指标计算脚本（QstatScript.m、I2HstatScript.m、I18OstatScript.m、SlopeRespScript.m、ISOrespFrameCalc.m、QstatsCalc.m、ISOrespCalc.m） o 将性能指标合并为响应变量的脚本（calHQavg_script.m） MOO（多目标优化，Multi-Objective Optimization）： • 数据： o 非支配解数据：Ost输出文件、按目标分类的非支配解（ND solutions）Excel文件，以及各试验对应的输出文件；ISOstats与Qstats.m文件包含性能统计结果 o 行为水文过程线与示踪剂数据：此处提供全部时间序列文件，BIDpars/第二目标/集合内部编号对应的文件中，spl文件包含径流数据，iso_2H与iso_18O同位素时间序列文件包含同位素数据，tracer文件包含虚拟示踪剂结果 o 集合性能结果（ensembleStatsBIDv2.xlsx） • 脚本/代码/输入文件： o OST输入文件：初始化文件（Init files），包含全部OSTRICH初始化文件 o 原始输出数据提取脚本（以MC_datareader_VM.m、MC_extract_script.m作为示例） o 性能指标计算脚本：优化版本为statscript.R，最终汇总脚本为NONDom_stat_script.m o 集合评估脚本（BID_ensemble_statsv2.m）