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Enregistrement W2526161410 · doi:10.5194/hess-21-3483-2017

Simulating cold-region hydrology in an intensively drained agricultural watershed in Manitoba, Canada, using the Cold Regions Hydrological Model

2017· article· en· W2526161410 sur OpenAlexafffundabout
Marcos R. C. Cordeiro, Henry F. Wilson, Jason Vanrobaeys, John W. Pomeroy, Xing Fang

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaPETRONAS Research Sdn Bhd
Mots-clésHydrology (agriculture)Environmental scienceWatershedSurface runoffSnowmeltStreamflowTributaryBaseflowInfiltration (HVAC)Soil waterDrainageDrainage basinGeologySoil scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Etrophication and flooding are perennial problems in agricultural watersheds of the northern Great Plains. A high proportion of annual runoff and nutrient transport occurs with snowmelt in this region. Extensive surface drainage modification, frozen soils, and frequent backwater or ice-damming impacts on flow measurement represent unique challenges to accurately modelling watershed-scale hydrological processes. A physically based, non-calibrated model created using the Cold Regions Hydrological Modelling platform (CRHM) was parameterized to simulate hydrological processes within a low slope, clay soil, and intensively surface drained agricultural watershed. These characteristics are common to most tributaries of the Red River of the north. Analysis of the observed water level records for the study watershed (La Salle River) indicates that ice cover and backwater issues at time of peak flow may impact the accuracy of both modelled and measured streamflows, highlighting the value of evaluating a non-calibrated model in this environment. Simulations best matched the streamflow record in years when peak and annual discharges were equal to or above the medians of 6.7 m3 s−1 and 1.25 × 107 m3, respectively, with an average Nash–Sutcliffe efficiency (NSE) of 0.76. Simulation of low-flow years (below the medians) was more challenging (average NSE < 0), with simulated discharge overestimated by 90 % on average. This result indicates the need for improved understanding of hydrological response in the watershed under drier conditions. Simulation during dry years was improved when infiltration was allowed prior to soil thaw, indicating the potential importance of preferential flow. Representation of in-channel dynamics and travel time under the flooded or ice-jam conditions should also receive attention in further model development efforts. Despite the complexities of the study watershed, simulations of flow for average to high-flow years and other components of the water balance were robust (snow water equivalency (SWE) and soil moisture). A sensitivity analysis of the flow routing model suggests a need for improved understanding of watershed functions under both dry and flooded conditions due to dynamic routing conditions, but overall CRHM is appropriate for simulation of hydrological processes in agricultural watersheds of the Red River. Falsifications of snow sublimation, snow transport, and infiltration to frozen soil processes in the validated base model indicate that these processes were very influential in stream discharge generation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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