Effects of initial soil water content and saturated hydraulic conductivity variability on small watershed runoff simulation using LISEM
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Notice bibliographique
Résumé
Soil water content (θ) and saturated hydraulic conductivity (Ks) vary in space. The objective of this study was to examine the effects of initial soil water content (θi) and Ks variability on runoff simulations using the LImburg Soil Erosion Model (LISEM) in a small watershed in the Chinese Loess Plateau, based on model parameters derived from intensive measurements. The results showed that the total discharge (TD) and peak discharge (PD) were underestimated when the variability of θi and Ks was partially considered or completely ignored compared with those when the variability was fully considered. Time to peak (TP) was less affected by the spatial variability compared to TD and PD. Except for TP in some cases, significant differences were found in all hydrological variables (TD, PD and TP) between the cases in which spatial variability of θi or Ks was fully considered and those in which spatial variability was partially considered or completely ignored. Furthermore, runoff simulations were affected more strongly by Ks variability than by θi variability. The degree of spatial variability influences on runoff simulations was related to the rainfall pattern and θi. Greater rainfall depth and instantaneous rainfall intensity corresponded to a smaller influence of the spatial variability. Stronger effects of the θi variability on runoff simulation were found in wetter soils, while stronger effects of the Ks variability were found in drier soils. For accurate runoff simulation, the θi variability can be completely ignored in cases of a 1-h duration storm with a return period greater than 10 years, while Ks variability should be fully considered even in the case of a 1-h duration storm with a return period of 20 years. Editor D. Koutsoyiannis; Associate editor A. Fiori
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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 | 0,001 | 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.
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