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Enregistrement W2608809907 · doi:10.14796/jwmm.r223-20

Calibration of BASINS HSP-F in Support of a Watershed Approach to CSO Long Term Control Planning

2005· article· en· W2608809907 sur OpenAlexvenueno aff
Mary Perrelli, Kim Irvine, T.S. Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedNonpoint source pollutionTerm (time)Environmental scienceHydrology (agriculture)CalibrationWater resource managementComputer scienceEcologyMathematicsGeologyBiologyStatisticsWater qualityMachine learningPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UZSN and LZSN (upper and lower zone nominal soil moisture storage, respectively).Larger errors in model estimates for the years 1990, 1992, and 1995 frequently were traced to the rainfall data used to drive the runoff simulations.The rainfall record used in the calibration was for only one gauge site, the Buffalo Airport.Observation of weather radar and qualitative notation from field personnel indicated that considerable spatial variability occurred in rainfall patterns for the area.Validation runs were conducted for the year 2000 using only the Buffalo Airport rainfall data and spatially averaged rainfall data that also included two other rain gauges within the watershed.The validation run with the spatially averaged rainfall data had a higher r 2 and Nash Sutcliffe coefficient as compared to the validation run with the Buffalo Airport data alone.A lengthy time series of observed suspended solids data was not available to calibrate the sediment erosion and transport component of the model.However, turbidity data measured continuously at various sites along the Buffalo River in 2000 were available and relationships between suspended solids and turbidity were developed using least squares regression.For the purpose of model calibration the daily mean turbidity values were run through the appropriate regression equation to construct a suspended solids time series.Results of the calibration run for an example river reach that represents Cazenovia Creek, near the city line, and for the lower Buffalo River, near the Ohio St. bridge were evaluated in detail.Visually, the observed and modeled sediment time series for the two reaches corresponded, although quantitatively, the r 2 was low (in the range of 0.29).The model did a better job of representing erosion and transportation from the upper part of the watershed and had greater difficulty in representing the sediment deposition processes within the more hydraulically complex dredged channel (Ohio St. bridge site).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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