Simulating daily soil water under foothills fescue grazing with the soil and water assessment tool model (Alberta, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Grazing is common in the foothills fescue grasslands and may influence the seasonal soil‐water patterns, which in turn determine range productivity. Hydrological modelling using the soil and water assessment tool (SWAT) is becoming widely adopted throughout North America especially for simulation of stream flow and runoff in small and large basins. Although applications of the SWAT model have been wide, little attention has been paid to the model's ability to simulate soil‐water patterns in small watersheds. Thus a daily profile of soil water was simulated with SWAT using data collected from the Stavely Range Sub‐station in the foothills of south‐western Alberta, Canada. Three small watersheds were established using a combination of natural and artificial barriers in 1996–97. The watersheds were subjected to no grazing (control), heavy grazing (2·4 animal unit months (AUM) per hectare) or very heavy grazing (4·8 AUM ha−1). Soil‐water measurements were conducted at four slope positions within each watershed (upper, middle, lower and 5 m close to the collector drain), every 2 weeks annually from 1998 to 2000 using a downhole CPN 503 neutron moisture meter. Calibration of the model was conducted using 1998 soil‐water data and resulted in Nash–Sutcliffe coefficient (EF or R2) and regression coefficient of determination (r2) values of 0·77 and 0·85, respectively. Model graphical and statistical evaluation was conducted using the soil‐water data collected in 1999 and 2000. During the evaluation period, soil water was simulated reasonably with an overall EF of 0·70, r2 of 0·72 and a root mean square error (RMSE) of 18·01. The model had a general tendency to overpredict soil water under relatively dry soil conditions, but to underpredict soil water under wet conditions. Sensitivity analysis indicated that absolute relative sensitivity indices of input parameters in soil‐water simulation were in the following order; available water capacity > bulk density > runoff curve number > fraction of field capacity (FFCB) > saturated hydraulic conductivity. Thus these data were critical inputs to ensure reasonable simulation of soil‐water patterns. Overall, the model performed satisfactorily in simulating soil‐water patterns in all three watersheds with a daily time‐step and indicates a great potential for monitoring soil‐water resources in small watersheds. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».