Using HydroGeoSphere in a Forested Catchment: How does Spatial Resolution Influence the Simulation of Spatio-temporal Soil Moisture Variability?
Notice bibliographique
Résumé
Soil moisture is a key variable in the soil-plant-atmosphere system because it interacts with various system components. Both the measurement and the simulation of the soil moisture pattern and its spatio-temporal variability are current challenges in hydrology. This study applies the model HydroGeoSphere in a natural forest ecosystem to assess whether the model can simulate the spatio-temporal variability and pattern of soil moisture. The assessment is performed by comparing the simulation results with soil moisture measurements. The model is used at two different model resolutions to reveal the scale dependency of the calibrated model parameters, the water balance, the discharge components, and the spatial distribution of soil moisture and its variogram parameters. Discharge simulation results show that the model is capable of reproducing the discharge characteristics. A weak correlation is found between simulated and measured soil moisture dynamics in the topsoil, but the correlation is stronger in 20 cm depth. In 50 cm depth, the model is able to simulate the seasonal trend but not the short-term dynamics because preferential flow is not simulated. Furthermore, a decrease in soil moisture variance during continued drying is observed for both simulations and the measurements at both resolutions. In addition, the pattern of measured soil moisture shows a patchy character that does not show in the simulated pattern indicating that using uniform soil properties in the topsoil makes the soil moisture simulation inaccurate.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».