Improving runoff simulation using soil moisture guided hybrid modeling: A MISDc-FFNN framework applied to data-sparse basins
Rattachement africain : Maroc, it, fr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Study region The approach is evaluated across three contrasting basins: the semi-arid Rheraya basin in Morocco and two temperate basins, Colorso (Italy) and Bibeschbach (Luxembourg). Study focus This study introduces a new approach that uses soil moisture as the main calibration variable in a hybrid modeling framework to improve runoff simulation rather than using discharge. This framework combines a two-layer version of the daily lumped MISDc hydrological model (Modello Idrologico Semi-Distribuito in continuo) with a compact Feedforward Neural Network (FFNN). The FFNN is integrated to improve model calibration and optimize parameter selection based on soil moisture dynamics. New hydrological insights for the region Across the three basins and using two soil moisture datasets, in-situ and ERA5-Land, the results show that the hybrid framework yields comparable performance to the traditional MISDc approach during calibration periods for the benchmark model and consistently improves robustness during independent evaluation periods. Absolute gains in correlation and efficiency are observed across all basins, with median increases of approximately 0.16–0.18 in temperate basins and 0.05–0.08 in the semi-arid basin, alongside moderate reductions in simulation error. In several evaluation periods, the hybrid approach maintains superior performance, while the traditional model exhibits limited predictive capability. Overall, the proposed hybrid framework enhances runoff estimation using both observed and ERA5-Land soil moisture data, offering a reliable solution in data-scarce environments and supporting water-resources management.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Improving runoff simulation using soil moisture guided hybrid modeling: A MISDc-FFNN framework applied to data-sparse basins
- Date Crossref
- 01/08/2026
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Université Mohammed VI Polytechnique Maroc (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Research Institute for Geo-Hydrological Protection pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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National Research Council pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Cadi Ayyad University Maroc (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Centre National de la Recherche Scientifique pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Université Toulouse III - Paul Sabatier pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Centre d'Études Spatiales de la Biosphère pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Institut de Recherche pour le Développement pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Université de Toulouse Center for Spatial Studies of the Biosphere (CESBIO) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Mohammed VI Polytechnic University (UM6P) International Water Research Institute (IWRI) Maroc (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
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Faculty of Sciences and Techniques L3G Laboratory Marrakech, Maroc (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
Université Mohammed VI Polytechnique (Maroc), Research Institute for Geo-Hydrological Protection et National Research Council, avec 8 autres affiliations. Pays d’affiliation : Maroc.
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