Prediction of snowmelt derived streamflow in a wetland dominated prairie basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Cold Regions Hydrological Modelling platform (CRHM) was used to create a prairie hydrological model for Smith Creek Research Basin (~400 km2), east-central Saskatchewan, Canada. Physically based modules were sequentially linked in CRHM to simulate snow processes, frozen soils, variable contributing area and wetland storage and runoff generation. Five "representative basins" (RBs) were defined and each was divided into seven hydrological response units (HRUs): fallow, stubble, grassland, river channel, open water, woodland, and wetland. Model parameters were estimated using field survey data, LiDAR digital elevation model (DEM), SPOT 5 satellite imageries, stream network and wetland inventory GIS data. Model simulations were conducted for 2007/2008 and 2008/2009. No calibration was performed. The model performance in predicting snowpack, soil moisture and streamflow was evaluated against field observations. Root mean square differences (RMSD) between simulation and observations ranged from 1.7 to 25.2 mm and from 4.3 to 22.4 mm for the simulated snow accumulation in 2007/2008 and 2008/2009, respectively, with higher RMSD in grassland, river channel, and open water HRUs. Spring volumetric soil moisture was reasonably predicted compared to a point observation in a grassland area, with RMSD of 0.011 and 0.009 for 2008 and 2009 simulations, respectively. The model was able to capture the timing and magnitude of peak spring basin discharge, but it underestimated the cumulative volume of basin discharge by 32% and 56% in spring 2008 and 2009, respectively. The results suggest prediction of Canadian Prairie basin snow hydrology is possible with no calibration if physically based models are used with physically meaningful model parameters that are derived from high resolution geospatial data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».