Effects of topography and snowmelt on hydrologic simulation in the Yellow River’s source region
Notice bibliographique
Résumé
To quantify the effect of topography and snowmelt on hydrologic simulation,the(Soil and Water Assessment Tool(SWAT) model is employed for the hydrological simulation in the Yellow River’s source region for the period 1960—1990.The topographical effect is determined through the partitioning of subbasins into elevation bands.While,the snowmelt effect is simulated using a snowmelt module.A series of simulations is conducted.The result shows that a satisfactory result of model simulations can be obtained when the snowmelt module applied alone or jointly with the consideration of elevation bands.The model will have a better performance if the topography effect is considered,indicating that topography plays a dominant role in water balance simulations.The model temperature is more sensitive to the partitioning of subbasins than precipitation.A reduced temperature value will lead to the reduction of evapotranspiration from subbasins,and hence increases the water yield of subbasins.Groundwater will get the most yield increase and followed by surface water and lateral flow.The influence of topography and snowmelt is likely to change to the source of groundwater recharges.An excellent simulation result can be obtained through calibrating model groundwater parameters that consider the effect of topography and snowmelt.The study provides valuable information for other hydrologic simulation in mountainous watersheds.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».