20.500.12556/RUL-176109 A multi-hybrid model approach optimizing discharge forecasts in karst catchment under climate change Večhibridni model za optimizacijo napovedi odtoka s kraškega porečja v spremenljivih podnebnih razmerah Rainfall-runoff modelling in karst catchments is challenging due to complex hydrogeological and climatic conditions. Conventional hydrological models can struggle to simulate the nonlinear dynamics. To address this challenge, this study proposes a multiple hybrid modelling approach to enhance daily rainfall-runoff simulations in the karst Ljubljanica River catchment in Slovenia. This approach integrates the Technische Universität Wien (TUW) and the Génie Rural à 5 paramètres Journalier (GR5J) lumped conceptual models, which consider the snow processes, with the symbolic regression- genetic programming (SR-GP) data-driven model. The hybrid model, TUW-CemaNeige GR5J-SR-GP, was fortified by grey wolf optimisation (GWO) for calibration, ensemble empirical mode decomposition (EEMD) for data decomposition, and recursive feature elimination (RFE) for feature selection. Rainfall-runoff modelling was conducted for the observed and projected datasets under the Representative Concentration Pathway 4.5 (RCP4.5) and 8.5 (RCP8.5) climate change scenarios. The hybrid model improved baseflow simulation performance by 41% (TUW) and 36% (CemaNeige GR5J), enhanced monthly peak discharge simulation performance by 5% and 13%, and yielded notable improvements in simulating low and high flows under the RCP4.5 and RCP8.5 scenarios. The algebraic equations of the SR-GP model and sensitivity analysis highlighted the influence of the slow-flow components on discharge simulations. The hybrid modelling approach is a promising alternative for compensating for the limitations of the stand-alone models in karst catchments for efficient water resources management. Modeliranje padavin in odtoka s kraških porečij je zahtevno zaradi kompleksnih hidrogeoloških in klimatskih razmer. Konvencionalni hidrološki modeli imajo težave pri simuliranju nelinearne dinamike. Da bi se spopadli s tem izzivom, študija predlaga večhibridni modelski pristop za izboljšanje dnevnih simulacij padavin in odtoka v kraškem porečju reke Ljubljanice v Sloveniji. Ta pristop združuje konceptualna modela Technische Universität Wien (TUW) in Génie Rural à 5 paramètres Journalier (GR5J), ki upoštevata snežne procese, s simboličnim regresijsko-genetskim programskim (SR-GP) modelom, ki temelji na podatkih. Hibridni model TUW-CemaNeige GR5J-SR-GP je bil nadgrajen z optimizacijo sivega volka (GWO) za kalibracijo, empirično dekompozicijo (EEMD) za dekompozicijo podatkov in rekurzivno eliminacijo značilnosti (RFE) za izbiro značilnosti. Modeliranje padavin in odtoka je bilo izvedeno za opazovane in napovedane podatkovne nize v okviru scenarijev podnebnih sprememb Representative Concentration Pathway 4.5 (RCP4.5) in 8.5 (RCP8.5). Hibridni model je izboljšal zmogljivost simulacije osnovnega pretoka za 41 % (TUW) in 36 % (CemaNeige GR5J), izboljšal zmogljivost simulacije mesečnega največjega pretoka za 5 % in 13 % ter prinesel opazne izboljšave pri simulaciji nizkih in visokih pretokov v primeru scenarijev RCP4.5 in RCP8.5. Algebrske enačbe modela SR-GP in analiza občutljivosti so poudarile vpliv komponent baznega pretoka na simulacije odtoka. Hibridni modelski pristop je obetavna alternativa za kompenzacijo omejitev samostojnih modelov v kraških porečjih za učinkovito upravljanje vodnih virov. hydrology conceptual model data-driven model multiple hybrid modelling karst catchment Ljubljanica river hidrologija konceptualni model model na podlagi podatkov večhibridni model kraško porečje Ljubljanica true false true Angleški jezik Slovenski jezik Članek v reviji 2025-11-21 13:07:09 2025-11-21 13:07:19 2025-12-18 04:02:05 0000-00-00 00:00:00 2026 0 0 Str. 1-23 Letn. 664 jan., part C, ǂart. ǂ134620 2026 0000-00-00 Zaloznikova Objavljeno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 502/504:556 0022-1694 10.1016/j.jhydrol.2025.134620 258179843 1-s2.0-S0022169425019602-main.pdf 1-s2.0-S0022169425019602-main.pdf 1 0D061A07C576737FBC1E9046E086BF75 d916a0f24cb210b776eb8c72016db5bc1b5e88c750f0564f87c75054a78166b0 653bc090-c6d2-11f0-9328-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=222339 https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2025.134620 1 490724f8-c6d2-11f0-9328-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=222338 Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo 0 0 0