Loading estimate methods to support integrated watershed-lake modelling: Duffins Creek, Lake Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Integrated watershed-lake modelling requires high quality data for calibration and validation. The two-phase loading estimate approach presented here provides a more confident estimate of nutrient loads for these models. Phase 1 establishes the initial range of the loading estimates using averaging algorithms, ratio estimators, event mean concentration (EMC) and regression-based methods. For Duffins Creek outlet, the 2007, 2008 and 2009 ranges are 6.2–30, 22.3–78 and 19.5–242 tonnes of total phosphorus (TP), respectively. After combining the Beale ratio estimator and the regression-based methods in Phase 2, the 2007, 2008 and 2009 ranges are reduced to 13–17, 57–73 and 69–92 tonnes TP, respectively. The reduction represents the 0 and 28.07% upper bound bias of the regression-based method. Applying this information to the regression-based methods, daily and monthly ranges with a lower bound with no adjustment and with upper bound as 1.2807 times the regression-based TP load estimates are established. These loads are then used in integrated watershed-lake model calibration and validation to improve the model predictions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».