The DigiBog peatland development model 1: rationale, conceptual model, and hydrological basis
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Using a literature review, we argue that new models of peatland development are needed. Many existing models do not account for potentially important ecohydrological feedbacks, and/or ignore spatial structure and heterogeneity. Existing models, including those that simulate a near total loss of the northern peatland carbon store under a warming climate, may produce misleading results because they rely upon oversimplified representations of ecological and hydrological processes. In this, the first of a pair of papers, we present the conceptual framework for a model of peatland development, DigiBog, which considers peatlands as complex adaptive systems. DigiBog accounts for the interactions between the processes which govern litter production and peat decay, peat soil hydraulic properties, and peatland water‐table behaviour, in a novel and genuinely ecohydrological manner. DigiBog consists of a number of interacting submodels, each representing a different aspect of peatland ecohydrology. Here we present in detail the mathematical and computational basis, as well as the implementation and testing, of the hydrological submodel. Remaining submodels are described and analysed in the accompanying paper. Tests of the hydrological submodel against analytical solutions for simple aquifers were highly successful: the greatest deviation between DigiBog and the analytical solutions was 2·83%. We also applied the hydrological submodel to irregularly shaped aquifers with heterogeneous hydraulic properties—situations for which no analytical solutions exist—and found the model's outputs to be plausible. Copyright © 2011 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle