Water temperature modelling in a small forested stream: implication of forest canopy and soil temperature
Notice bibliographique
Résumé
The demand for comprehensive environmental assessment of river ecosystem has increased for engineers and scientists. Accurate and versatile water temperature models are required to meet this demand. A number of hydrological models take vegetation and soil characteristics into account, but very few temperature models do. The objective of this paper is to incorporate soil temperature and vegetation as input variables in a deterministic heat budget model. The CEQUEAU hydrological and water temperature model was used to simulate water temperature in Catamaran Brook, a small catchment located in central New Brunswick. The model was modified by incorporating soil temperature as a parameter influencing the temperature of interflow, using the so-called force-restore method. Crown closure was also incorporated in the model as a factor influencing locally advected water using a negative exponential function. The modified model simulated daily water temperatures better than the original model. Root-mean-square error for a period of 5 years decreased from 2.10°C with the original model to 1.77°C with the modified model. Nash coefficient increased from 0.78 with the original model to 0.82 with the modified model. An analysis of residuals showed that the modified model is sensitive to additional parameters such as crown closure, especially for short time scales during periods of higher discharge and during extreme meteorological and hydrological events such as tropical storms.Key words: stream temperature, hydrology, deterministic model, CEQUEAU, forestry.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».