MHYDAS-Erosion: a distributed single-storm water erosion model for agricultural catchments
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present MHYDAS-Erosion, a dynamic and distributed single-storm water erosion model developed as a module of the existing hydrological MHYDAS model. As with many catchment erosion models, MHYDAS-Erosion is able to simulate sediment transport, erosion and deposition by rill and interrill processes. Its originality stems from its capacity to integrate the impact of land management practices (LMP) as key elements controlling the sedimentological connectivity in agricultural catchments. To this end, the water-sediment pathways are first determined by a specific process-oriented procedure defined and controlled by the user, which makes the integration of LMP easier. The LMP dynamic behaviours are then integrated into the model as a time-dependent function of hydrological variables and LMP characteristics. The first version of the model was implemented for vegetative filters and tested using water and sediment discharge measurements at three nested scales of a densely instrumented catchment (Roujan, OMERE Observatory, southern France). The results of discharge and soil loss for simulated rainfall events have been found to acceptably compare with available data. The average R2 values for water and sediment discharge are 0·82 and 0·83, respectively. The sensitivity of the model to changes in the proportion of LMP was assessed for a single rain event by considering three scenarios of the Roujan catchment management with vegetative filters: 0% (Scenario 1), 18% (Scenario 2, real case) and 100% (Scenario 3). Compared to Scenario 2 (real case), soil losses decreased for Scenario 3 by 65% on the agricultural plot scale, 62% on the sub-catchment scale and 45% at the outlet of the catchment and increased for Scenario 1 by 0% on the plot scale, 26% on the sub-catchment scale and 18% at the outlet of the catchment. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».