【发布时间】：2015-10-09 18:07:52
【问题描述】：
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你建模时放电时间序列？
【问题讨论】：
标签： simulation modeling goodness-of-fit
【发布时间】：2015-10-09 18:07:52
【问题描述】：
这取决于上下文。例如，USGS 的研究人员认为 0.5 及以上表示非常适合site in Minnesota 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。或许您应该考虑将 NSE 和 R2 结合在一起，并牢记模型的效率度量 should reflect the intended use。
This 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 及以上作为满意评分。
【讨论】：
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：
| Unsatisfactory | Satisfactory | Good | Very good |
|---|---|---|---|
| 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
【讨论】：