Implicit Subtime Stepping for Solving Nonlinear Flow Equations in an Integrated Surface–Subsurface System
Notice bibliographique
Résumé
A diverse group of problems requires quantification of the entire hydrologic cycle by the integrated simulation of water flow in the surface and subsurface regimes. In a transient integrated simulation of the water cycle, the time step size is a key factor in controlling the solution accuracy and the simulation efficiency for a given spatial discretization. In general, if the time step size is sufficiently small, the resulting solution becomes more accurate but with higher computational cost. Thus, to maintain an acceptable level of solution accuracy in the entire simulation domain, the time step size is restricted by the relatively rapid responses in the surface flow regime. As the relatively rapid responses are typically limited to a small portion of the surface domain compared with the groundwater system, a large portion of the domain tends to be temporally overdiscretized. The implicit subtime stepping approach described here can apply smaller subtime steps only to the subdomain where the accuracy requirements are needed. In this work, generalized formulations for implicit subtime stepping in the numerical solution of the nonlinear coupled surface–subsurface equations were derived and implemented into the integrated model HydroGeoSphere. Application to several problems showed that implicit subtime stepping can significantly improve the simulation efficiency with minimal loss in accuracy. The methodology was successfully applied to enhance the computational efficiency of an integrated flow simulation in the San Joaquin Valley, California, where the characteristic response time near surface drainage streams is orders of magnitude shorter than in the groundwater regime.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».