Incorporation of the simplified equilibrium temperature approach in a hydrodynamic and water quality model – CE-QUAL-W2
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water temperature is an important indicator for biodiversity and ecosystem sustainability. In this study, a simplified equilibrium temperature model was incorporated into the CE-QUAL-W2 (W2) model. This model is easy to implement, needing fewer meteorological variables and no parameter calibration. The model performance was evaluated using observed data from four stations on the Lower Minnesota River. Results show that the simplified equilibrium temperature model performed as well as the original equilibrium temperature model and the term-by-term process model for water temperature predictions with the values of the coefficient of determination (R2), Nash–Sutcliffe Efficiency (NSE), and Percent Error (PE) in the accepted range (R2 = 0.974, NSE = 0.972, PE = 1.377%). The impact of the water temperature on carbonaceous biochemical oxygen demand (CBOD) concentrations under three different water temperature models was evaluated, and results show that the monthly averaged CBOD concentrations of the simplified equilibrium temperature model were almost the same as that of the term-by-term approach. For all the four calibration stations, the simplified equilibrium temperature approach performs better than the other two models for dissolved oxygen simulation (R2 = 0.791, NSE = 0.65, PE = 7.596%), which indicates that the simplified equilibrium temperature model can be a potential tool to simulate water temperature for water quality modelling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».