Comparison of CANWET and HSPF for water budget and water quality modeling in rural Ontario
Notice bibliographique
Résumé
This study comparatively evaluates the Hydrological Simulation Program-FORTRAN (HSPF) model and the Canadian ArcView Nutrient and Water Evaluation Tool (CANWET) for non-point source pollution (NPS) management in rural Ontario watersheds. Both models were calibrated, validated, and applied to a 52 km2 headwater rural watershed known as the Canagagigue Creek near Elmira in the Grand River basin, Ontario, Canada. A comparison of the simulated and observed values for stream flow, surface runoff, subsurface runoff, evapotranspiration, and sediment yield showed that (Better Assessment Science Integrating Point and Nonpoint Sources) BASINS/HSPF and CANWET models have similar capabilities to simulate various hydrological processes at the watershed scale. The seasonal stream flow comparison between observed and simulated values from HSPF and CANWET showed Nash-Sutcliffe efficiency (Nash-E) coefficients of 0.80 and 0.72, respectively. The monthly comparison between the simulated and observed stream flow yielded Nash-E coefficients of 0.88 and 0.94 for HSPF and CANWET, respectively. Overall, both models predicted the components of the annual, seasonal, and monthly water budget accurately. There was a considerable difference in the monthly simulated sediment yield by both models. This difference is consistent with the surface runoff variation predicted by both models. Both models predicted sediment yield with early winter and spring storms which is typical for southern Ontario.
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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 | 0,007 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».