在水文学中，Nash-Sutcliffe 效率 (NSE) 系数用于确定模型效率。类似于确定系数（更好地称为 R^2），其中 - 作为经验法则 - 高于 0.7 左右的所有值都被认为是合适的（或更好），NSE 的哪个值被认为是可以接受的当您建模例如放电时间序列时？
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这取决于上下文。例如，美国地质勘探局的研究人员认为 0.5 及以上表示非常适合明尼苏达州某地点的水流条件。另请注意，由于 Nash-Sutcliffe 效率系数对极值（峰值流量）很敏感，因此仔细考虑任何较大的异常值非常重要。也许您应该考虑将 NSE 和 R2 结合在一起，并记住效率的衡量标准应该反映模型的预期用途。
这篇期刊文章总结了一些可接受的 NSE 范围，以获得令人满意和更好的校准。例如，SWAT使用 0.5 及以上作为令人满意的评级。
于 2016-02-03T01:13:40.153 回答
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根据 Moriasi 等人的说法。(2015) 对于每日、每月或每年的水文分析（流量或流量），下表可用作评估标准：
| 不满意 | 满意的 | 好的 | 很好 |
|---|---|---|---|
| NSE =< 0.50 | 0.50 < NSE =< 0.70 | 0.70 < NSE =< 0.80 | NSE > 0.80 |
资料来源：Moriasi, D., N., Gitau, M., W., Pai, N., Daggupati, P. (2015)。水文和水质模型：性能测量和评估标准。ASABE 的交易。58（6）：1763-1785。https://doi.org/10.13031/trans.58.10715
于 2020-09-21T01:40:40.233 回答