Comparison of varied complexity models simulating recharge at the field scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Numerical models are frequently used for the regional quantification of groundwater recharge. However there is a wide range of potential models available that represent the land surface with varying degrees of complexity, but which are rarely tested against observations at the field scale. We compared four models that simulate potential recharge at four intensively monitored sites with different vegetation and soil types in two adjacent catchments. These models were: Penman–Grindley, UN Food and Agricultural Organization, SPAtial Distributed Evaporation and Joint UK Land Environment Simulator. Standardized, unoptimized land surface datasets and pertinent literature were used for parameterization to reflect practice in regional water resource management and planning in the UK. The models were validated against soil moisture observations at all sites, as well as observed transpiration and interception and calculated total evaporation over a year at a woodland site. Soil moisture observations were generally reproduced well, but there were significant differences in how the models apportioned precipitation through the hydrological cycle. This demonstrates that soil moisture data alone are not a good diagnostic for groundwater recharge models. Significant differences in potential recharge were produced by models at both grassland sites, although simulated average annual potential recharge varied by only 15% at the grassland site on permeable soil. At the woodland sites, soil moisture contents were reproduced least accurately, and there were large differences in potential recharge at both woodland sites. This predominantly resulted from varied and inaccurate simulation of evaporation, particularly in the form of interception losses where this was explicitly represented in models. Differences in model structure, such as runoff representation, and parameter selection also influenced all results. Hydrological Processes © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».