Mapping and Modeling of Variable Source Areas in a Small Agricultural Watershed
Notice bibliographique
Résumé
Modeling the spatiotemporal dynamics of Variable Source Areas (VSA) is challenging since VSAs depend on a number of factors such as soil properties, land use, water table, topography, geology and climatic conditions. In spite of these challenges, few encouraging attempts have been made to develop models for quantification and locating runoff generation areas based on VSA concepts. However, these approaches need to be validated with field tests for their feasibility and accuracy. This research is divided into four main sections. The first section discusses how an advanced, low cost, remotely controlled digital Wireless Sensor Network (WSN) system was developed to monitor and acquire climatic and hydrological data from a distantly located watershed. The developed WSN system was installed in a small agricultural watershed near Elora, Ontario and watershed observations of 45 rainfall events from September 2011 to July 2013 were collected. In the second section, significance of various climatic and hydrological factors affecting the spatiotemporal variability of runoff generating areas are explored. Analysis showed that the runoff generating areas were strongly influenced by the seasons and that rainfall amount was the most dominant factor affecting these areas, followed by initial soil moisture and rainfall intensity. The third section includes modification of an existing distributed CN-VSA method by incorporating seasonal variability of potential maximum soil moisture retention of the watershed. The simulations made with modified distributed CN-VSA predicted spatial extent of saturated areas more accurately in ways consistent with VSA hydrology. In the fourth section, an event based AGNPS model is reconceptualised based on VSA hydrology concept by incorporating the Topographic Wetness Index (TWI). This modeling approach demonstrates an easy method to predict the dynamics of VSAs by combining VSA hydrology with existing SCS-CN runoff equation. In this method, TWI was used in combination with land-use to define the CN values. The simulated results showed that in regions dominated by saturation excess runoff process, AGNPS-VSA model provides more realistic spatial distribution of runoff generating areas than the AGNPS model based on traditional SCS–CN method. This research will help to locate VSAs for applying targeted BMPs to control non-point source pollution.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».