MODELING THE HYDROCHEMISTRY OF THE CANNONSVILLE WATERSHED WITH GENERALIZED WATERSHED LOADING FUNCTIONS (GWLF)<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: A previous modeling study used the Generalized Watershed Loading Functions (GWLF) model to simulate stream‐flow, and nutrient and sediment loads to Cannonsville Reservoir from the West Branch Delaware River (WBDR). We made several model revisions, calibrated key parameters, and tested the original GWLF model and a revised GWLF model using more recent data. Model revisions included: addition of unsaturated leakage between unsaturated and saturated subsurface reservoirs; revised timing of sediment export; inclusion of urban sediments and dissolved nutrients; tracking of particulate nutrients from point sources; and revised timing of septic system loads. The revision of sediment yield timing resulted in significant improvements in monthly sediment and particulate phosphorus predictions as compared to the original model. Addition of unsaturated leakage improved hydrologic predictions during low flow months. The other model changes improve realism without adding significant model complexity or data requirements. Goodness of fit of revised model predictions versus stream measurements, as measured by the Nash‐Sutcliff coefficient of model efficiency, exceeded 0.8 for streamflow‐0.7 for sediment yield and dissolved nitrogen (N) and 0.6 for particulate and dissolved phosphorus (P). The revised GWLF model, with limited calibration, provides reasonable estimates of monthly streamflow, and nutrient and sediment loads in the Cannonsville watershed.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».