Water Budget in a Tile Drained Watershed under Future Climate Change Using SWATDRAIN Model
Notice bibliographique
Résumé
The SWATDRAIN model was developed by incorporating the subsurface flow model, DRAINMOD, into a watershed scale surface flow model, SWAT (Soil and Water Assessment tool), to simulate the hydrology and water quality of agricultural watersheds. The model is capable of simulating hydrology under different agricultural management and climate scenarios. As an application of the SWATDRAIN model, the impact of climate change on surface/subsurface flow was evaluated in the Canagagigue Creek watershed in southern Ontario, Canada. Using the assumption that there has been no change in land cover and land management, the model was applied to simulate annual, seasonal, and monthly changes in surface and subsurface flows at the outlet of the watershed under current and future climate conditions. The climate scenario under consideration in this study for 2015–2044 was derived from CGCM2 (Canadian Global Circulation Model 2), with A2 scenario for future climatic simulation. The SWATDRAIN model’s ability to predict the impacts of future climate change scenarios in agricultural watersheds due to monthly NSE (Nash Sutcliffe Efficiency), PBIAS (Percent Bias), and RSR (Root Mean Square Error) values of 0.74, 3.67, and 0.37, respectively, for the validation phase. The results showed that general climate change effects more spring and winter hydrology than summer hydrology. The results show that the annual flow is expected to increase in future, which will lead to an increase in the sediment loads in the stream.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».