Applicability of ANSWERS-2000 to Estimate Sediment and Runoff from Canagagigue Creek Watershed in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural activities are increasingly targeted as the major source of non-point source (NPS) pollution. In the present study, ANSWERS-2000, a physically based distributed parameter watershed scale model, with a graphical user interface (Questions) was applied to simulate runoff and sediment transport in a small agricultural watershed in the Grand River basin, Ontario. The study watershed with a total area of about 52.3 square kilometers is located in the heart of southwestern Ontario and represents typical topographical, agricultural, and hydrological conditions. Two years measured daily stream flow and sediment yield data at the outlet of the watershed were used to calibrate and validate the model. Soil porosity and control zone depth were found to be the most sensitive parameters which significantly affected both runoff and sediment yield from the watershed. The results indicated, that in general, the calibrated model slightly under predicted total runoff volume for both 1998 and 1999, but slightly over-predicted sediment load for 1998 and under-predicted during 1999. It was observed that ANSWERS-2000 model is capable of simulating runoff and sediment yield from agricultural area in Grand River basin during non-snow seasons and the model predictions could provide a general guide for NPS pollution control planning. However, models needs to be further evaluated for winter conditions and to study long term simulation effects of change in management conditions on transport of sediment and other pollutants.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».