Internal catchment process simulation in a snow‐dominated basin: performance evaluation with spatiotemporally variable runoff generation and groundwater dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrologic models have increasingly been used in forest hydrology to overcome the limitations of paired watershed experiments, where vegetative recovery and natural variability obscure the inferences and conclusions that can be drawn from such studies. Models are also plagued by uncertainty, however, and parameter equifinality is a common concern. Physically‐based, spatially‐distributed hydrologic models must therefore be tested with high‐quality experimental data describing a multitude of concurrent internal catchment processes under a range of hydrologic regimes. This study takes a novel approach by not only examining the ability of a pre‐calibrated model to realistically simulate watershed outlet flows over a four year period, but a multitude of spatially‐extensive, internal catchment process observations not previously evaluated, including: continuous groundwater dynamics, instantaneous stream and road network flows, and accumulation and melt period spatial snow distributions. Many hydrologic model evaluations are only on the comparison of predicted and observed discharge at a catchment outlet and remain in the ‘infant stage’ in terms of model testing. This study, on the other hand, tests the internal spatial predictions of a distributed model with a range of field observations over a wide range of hydroclimatic conditions. Nash‐Sutcliffe model efficiency was improved over prior evaluations due to continuing efforts in improving the quality of meteorological data collection. Road and stream network flows were generally well simulated for a range of hydrologic conditions, and snowpack spatial distributions were well simulated for one of two years examined. The spatial variability of groundwater dynamics was effectively simulated, except at locations where strong stream–groundwater interactions exist. Model simulations overall were quite successful in realistically simulating the spatiotemporal variability of internal catchment processes in the watershed, but the premature onset of simulated snowmelt for one of the simulation years has prompted further work in model development. Copyright © 2011 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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».