Schlagwort-Archiv: CAMELS-DE

Lernen oder Kalibrieren? Potenziale und Grenzen datenbetriebener und konzeptioneller hydrologischer Modelle im deutschlandweiten Vergleich To Learn or to calibrate? Potentials and limitations of data-driven and conceptual hydrological models in a Germany-wide comparison

Hydrologie und
Wasserbewirtschaftung
70. Jahrgang, Heft 4
August 2026

Autorin/Autor:
Alexander Dolich, Uwe Ehret & Ralf Loritz

Schlagworte:
Maschinelles Lernen, Simulation, LSTM, HBV, CAMELS-DE

Zitierung:
Dolich, A., Uwe Ehret, U., Loritz, R. (2026): Lernen oder Kalibrieren? Potenziale und Grenzen datenbetriebener und konzeptioneller hydrologischer Modelle im deutschlandweiten Vergleich. Hydrologie & Wasserbewirtschaftung, 70, (4), 244-260.
DOI: 10.5675/HyWa_2026.4_2