Evaluation of WARMF model for flow and nitrogen transport in an agricultural watershed under a cold climate
Notice bibliographique
Résumé
The Watershed Analysis Risk Management Framework (WARMF) model is adapted to simulate flow and nitrate-N transport in an agricultural watershed in Quebec, Canada. The model was evaluated for the St. Esprit Watershed (24.3 km2), which is a part of the 210 km2 St. Esprit river basin, a tributary of the L'Assomption Watershed (4,220 km2). WARMF's hydrologic calibration and validation was performed using data from the gauge station located at the outlet of the watershed. Water-quality data collected were used to guide water quality calibration/validation. Simulations were carried out from 1994 to 1996; data from 1994 and 1995 were used for model calibration and data from 1996 were used for model validation. The model performed reasonably well in simulating the hydrologic response and nitrate losses at the outlet of the watershed. The R2 between the observed and simulated monthly stream flow for calibration was 0.92, and that for validation was 0.94. The corresponding coefficients of efficiency (E) were 0.89 and 0.91. The R2 and E values for calibration/validation of NO3−-N loads simulation were 0.89/0.84 and 0.86/0.75, respectively. Thus, the model simulated monthly flow and nitrogen losses with a good degree of accuracy over the entire year.
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 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 | 0,012 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».