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Enregistrement W2016678838 · doi:10.1002/hyp.1493

Simulating daily soil water under foothills fescue grazing with the soil and water assessment tool model (Alberta, Canada)

2004· article· en· W2016678838 sur OpenAlex
E. Mapfumo, D. S. Chanasyk, Walter D. Willms

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceHydrology (agriculture)SWAT modelSoil and Water Assessment ToolFoothillsSoil waterGrazingSurface runoffHectareWater contentWatershedBaseflowStreamflowSoil scienceDrainage basinGeologyGeographyEcologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 R 2 ) and regression coefficient of determination ( r 2 ) 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, r 2 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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle