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Enregistrement W2737212212 · doi:10.5194/hess-22-2343-2018

Incorporation of the equilibrium temperature approach in a Soil and Water Assessment Tool hydroclimatological stream temperature model

2018· article· en· W2737212212 sur OpenAlexafffundabout
Xinzhong Du, Narayan Kumar Shrestha, Darren L. Ficklin, Junye Wang

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesAlberta Innovates
Mots-clésEnvironmental scienceStreamflowSoil and Water Assessment ToolHydrology (agriculture)SWAT modelHeat transferDrainage basinThermodynamicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stream temperature is an important indicator for biodiversity and sustainability in aquatic ecosystems. The stream temperature model currently in the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) only considers the impact of air temperature on stream temperature, while the hydroclimatological stream temperature model developed within the SWAT model considers hydrology and the impact of air temperature in simulating the water–air heat transfer process. In this study, we modified the hydroclimatological model by including the equilibrium temperature approach to model heat transfer processes at the water–air interface, which reflects the influences of air temperature, solar radiation, wind speed and streamflow conditions on the heat transfer process. The thermal capacity of the streamflow is modeled by the variation of the stream water depth. An advantage of this equilibrium temperature model is the simple parameterization, with only two parameters added to model the heat transfer processes. The equilibrium temperature model proposed in this study is applied and tested in the Athabasca River basin (ARB) in Alberta, Canada. The model is calibrated and validated at five stations throughout different parts of the ARB, where close to monthly samplings of stream temperatures are available. The results indicate that the equilibrium temperature model proposed in this study provided better and more consistent performances for the different regions of the ARB with the values of the Nash–Sutcliffe Efficiency coefficient (NSE) greater than those of the original SWAT model and the hydroclimatological model. To test the model performance for different hydrological and environmental conditions, the equilibrium temperature model was also applied to the North Fork Tolt River Watershed in Washington, United States. The results indicate a reasonable simulation of stream temperature using the model proposed in this study, with minimum relative error values compared to the other two models. However, the NSE values were lower than those of the hydroclimatological model, indicating that more model verification needs to be done. The equilibrium temperature model uses existing SWAT meteorological data as input, can be calibrated using fewer parameters and less effort and has an overall better performance in stream temperature simulation. Thus, it can be used as an effective tool for predicting the changes in stream temperature regimes under varying hydrological and meteorological conditions. In addition, the impact of the stream temperature simulations on chemical reaction rates and concentrations was tested. The results indicate that the improved performance of the stream temperature simulation could significantly affect chemical reaction rates and the simulated concentrations, and the equilibrium temperature model could be a potential tool to model stream temperature in water quality simulations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations42
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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