Application of the distributed hydrology soil vegetation model to Redfish Creek, British Columbia: model evaluation using internal catchment data
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Distributed Hydrology Soil Vegetation Model is applied to the Redfish Creek catchment to investigate the suitability of this model for simulation of forested mountainous watersheds in interior British Columbia and other high‐latitude and high‐altitude areas. On‐site meteorological data and GIS information on terrain parameters, forest cover, and soil cover are used to specify model input. A stepwise approach is taken in calibrating the model, in which snow accumulation and melt parameters for clear‐cut and forested areas were optimized independent of runoff production parameters. The calibrated model performs well in reproducing year‐to‐year variability in the outflow hydrograph, including peak flows. In the subsequent model performance evaluation for simulation of catchment processes, emphasis is put on elevation and temporal differences in snow accumulation and melt, spatial patterns of snowline retreat, water table depth, and internal runoff generation, using internal catchment data as much as possible. Although the overall model performance based on these criteria is found to be good, some issues regarding the simulation of internal catchment processes remain. These issues are related to the distribution of meteorological variables over the catchment and a lack of information on spatial variability in soil properties and soil saturation patterns. Present data limitations for testing internal model accuracy serve to guide future data collection at Redfish Creek. This study also illustrates the challenges that need to be overcome before distributed physically based hydrologic models can be used for simulating catchments with fewer data resources. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle