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Enregistrement W2563956511 · doi:10.1002/2016wr019191

The integrated hydrologic model intercomparison project, <scp>IH‐MIP2</scp>: A second set of benchmark results to diagnose integrated hydrology and feedbacks

2016· article· en· W2563956511 sur OpenAlexaff
Stefan Kollet, Mauro Sulis, R. M. Maxwell, Claudio Paniconi, Mario Putti, Giacomo Bertoldi, Ethan T. Coon, Emanuele Cordano, S. Endrizzi, Evgeny Kikinzon, Emmanuel Mouche, Claude Mügler, Youngjin Park, Jens Christian Refsgaard, Simon Stisen, Edward A. Sudicky

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesProvincia autonoma di Bolzano - Alto AdigeDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Science Foundation
Mots-clésSurface runoffBenchmark (surveying)Hydrology (agriculture)Environmental scienceHydrological modellingMeteorologyGeotechnical engineeringGeologyClimatologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Emphasizing the physical intricacies of integrated hydrology and feedbacks in simulating connected, variably saturated groundwater‐surface water systems, the Integrated Hydrologic Model Intercomparison Project initiated a second phase (IH‐MIP2), increasing the complexity of the benchmarks of the first phase. The models that took part in the intercomparison were ATS, Cast3M, CATHY, GEOtop, HydroGeoSphere, MIKE‐SHE, and ParFlow. IH‐MIP2 benchmarks included a tilted v‐catchment with 3‐D subsurface; a superslab case expanding the slab case of the first phase with an additional horizontal subsurface heterogeneity; and the Borden field rainfall‐runoff experiment. The analyses encompassed time series of saturated, unsaturated, and ponded storages, as well as discharge. Vertical cross sections and profiles were also inspected in the superslab and Borden benchmarks. An analysis of agreement was performed including systematic and unsystematic deviations between the different models. Results show generally good agreement between the different models, which lends confidence in the fundamental physical and numerical implementation of the governing equations in the different models. Differences can be attributed to the varying level of detail in the mathematical and numerical representation or in the parameterization of physical processes, in particular with regard to ponded storage and friction slope in the calculation of overland flow. These differences may become important for specific applications such as detailed inundation modeling or when strong inhomogeneities are present in the simulation domain.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations176
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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