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Enregistrement W2103356839 · doi:10.1002/2014wr016816

Control of coupling mass balance error in a process‐based numerical model of surface‐subsurface flow interaction

2015· article· en· W2103356839 sur OpenAlexaff
Marcello Fiorentini, Stefano Orlandini, Claudio Paniconi

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesAdvanced Research Projects AgencyMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésDiscretizationCoupling (piping)Interpolation (computer graphics)Subsurface flowApproximation errorComputer simulationConservation of massControl theory (sociology)Mathematical optimizationMechanicsMathematicsComputer scienceSimulationGeologyEngineeringMathematical analysisGeotechnical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A process‐based numerical model of integrated surface‐subsurface flow is analyzed in order to identify, track, and reduce the mass balance errors affiliated with the model's coupling scheme. The sources of coupling error include a surface‐subsurface grid interface that requires node‐to‐cell and cell‐to‐node interpolation of exchange fluxes and ponding heads, and a sequential iterative time matching procedure that includes a time lag in these same exchange terms. Based on numerical experiments carried out for two synthetic test cases and for a complex drainage basin in northern Italy, it is shown that the coupling mass balance error increases during the flood recession limb when the rate of change in the fluxes exchanged between the surface and subsurface is highest. A dimensionless index that quantifies the degree of coupling and a saturated area index are introduced to monitor the sensitivity of the model to coupling error. Error reduction is achieved through improvements to the heuristic procedure used to control and adapt the time step interval and to the interpolation algorithm used to pass exchange variables from nodes to cells. The analysis presented illustrates the trade‐offs between a flexible description of surface and subsurface flow processes and the numerical errors inherent in sequential iterative coupling with staggered nodal points at the land surface interface, and it reveals mitigation strategies that are applicable to all integrated models sharing this coupling and discretization approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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