Improved characterization of frozen soil processes in the Versatile Soil Moisture Budget model
Notice bibliographique
Résumé
Mohammed, G. A., Hayashi, M., Farrow, C. R. and Takano, Y. 2013. Improved characterization of frozen soil processes in the Versatile Soil Moisture Budget model. Can. J. Soil Sci. 93: 511–531. Soil freezing and thawing influence the infiltration of rain and snow melt water and subsequent redistribution, runoff generation, and a host of other processes. Accurate characterization of frozen soil processes in hydrological models is important for their use in managing agricultural activities and water resources. The Versatile Soil Moisture Budget (VSMB) is a relatively simple soil water balance model, which has been widely used in Canada for several decades, but its application has primarily been for crop-growing seasons. We have modified the VSMB to include new algorithms for snow accumulation and melt, soil freezing and thawing, and snowmelt infiltration and runoff; and evaluated its performance using field data from a grassland site in Alberta. The new VSMB model simulates snow processes with reasonable accuracy and predicts the day of thawing within several days of observation. It also estimates the amount of runoff and its inter-annual variability reasonably well, although the model still has limitations in accurately predicting the vertical distribution of water content. Despite these limitations, the model will be useful for estimating the amount of snowmelt runoff that provides the critical water inputs to wetlands and dugouts, and for understanding the effects of landuse variability on these processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».