Topographic modelling of soil moisture conditions: a comparison and verification of two models
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
Summary Topography, as captured by a digital elevation model (DEM), can be used to model soil moisture conditions because water tends to flow and accumulate in response to gradients in gravitational potential energy. A widely used topographic index, the soil wetness index (SWI), was compared with a new algorithm that produces a cartographic depth‐to‐water (DTW) index based on distance to surface water and slope. Both models reflect the tendency for soil to be saturated. A 1 m resolution Light Detection and Ranging (LiDAR) DEM and a 10 m conventional photogrammetric DEM were used and results were compared with field‐mapped wet soil areas for a 193 ha watershed in Alberta, Canada, for verification. The DTW model was closer to field‐mapped conditions. Values of K match90 (areal correspondence, smaller values indicating better performance) were 7.8% and 12.3% for the LiDAR and conventional DEM DTW models, respectively, and 88.5% and 86.7% for the SWI models. The two indices were poorly correlated spatially. Both DEMs were found to be useful for modelling soil moisture conditions using the DTW model, but the LiDAR DEM produced the better results. All major wet areas and flow connectivity were reproduced and a threshold value of 1.5 m DTW accounted for 71% of the observed wet areas. The poor performance of the SWI model is probably because of its over‐dependence on flow accumulation. Incorporation of a flow accumulation algorithm that replicates the effects of dispersed flow showed some improvement in the SWI model for the conventional DEM but it still failed to replicate the full areal extent of wet areas. Local downslope topography and hydrologic conditions seemed to be more important in determining soil moisture conditions than is taken account of by the SWI. The DTW model has potential for application in distributed hydrologic modelling, precision forestry and agriculture and implementation of environmental soil management practices.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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.
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