Assessment of catchment response and calibration of a hydrological model using high-frequency discharge–nitrate concentration data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study uses a high-frequency discharge and nitrate concentration dataset from the Weida catchment in Germany for the catchment scale hydrologic response analysis. Nitrate transport in the catchment is mostly conservative as indicated by the nitrate stable isotope (δ15N and δ18O) analysis. Discharge–nitrate concentration data from the catchment show distinctive patterns, suggesting flushing and dilution response. A self-organizing feature map-based methodology was employed to identify such patterns or cluster in the datasets. Based on knowledge of the catchment conditions and prevailing understanding of discharge–nitrate concentration relationship, the clusters were characterized into five qualitative flow responses: (1) baseflow; (2) subsurface flow increase; (3) surface runoff increase; (4) surface runoff recession; and (5) subsurface flow decrease. Such qualitative flowpaths were used as soft data for a multi-objective calibration of a hydrological model (WaSiM-ETH). The calibration led to a reasonable simulation of overall discharge (Nash–Sutcliffe coefficient: 0.84) and qualitative flowpaths (76% agreement). A prerequisite for using such methodology is limited biogeochemical transformation of nitrate (such as denitrification).
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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