Hydrological Responses to Various Land Use, Soil and Weather Inputs in Northern Lake Erie Basin in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, Lake Erie, one of the great lakes bordering Canada and the USA has been under serious threat due to increased phosphorus levels originating from agricultural fields. Large scale watersheds contributing to Lake Erie from the USA side are being simulated using hydrological and water quality (H/WQ) models such as the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) and the results from the model are being used by policy and decision makers to implement better management decisions to solve emerging phosphorus issues. On the Canadian side, modeling applications are limited to either small watersheds or one major watershed contributing to Lake Erie. To the best of our knowledge, no efforts have been made to model the entire contributing watersheds to Lake Erie from Canada. This study applied the SWAT model for Northern Lake Erie Basin (NLEB; entire contributing basin to Lake Erie). Various provincial, national and global inputs of weather, land use and soil at various resolutions was assessed to evaluate the effects of input data types on the simulation of hydrological processes and streamflows. Twelve scenarios were developed using the input combinations and selected scenarios were evaluated at selected locations along the Grand and Thames Rivers using model performance statistics, and graphical comparisons of time variable plots and flow duration curves (FDCs). In addition, various hydrological components such as surface runoff, water yield, and evapotranspiration were also evaluated. Global level coarse resolution weather and soil did not perform better compared to fine resolution national data. Interestingly, in the case of land use, global and national/provincial land use were close, however, fine resolution provincial data performed slightly better. This study found that interpolated weather data from Environment Canada climate station observations performed slightly better compared to the measured data and therefore could be a good choice to use for large-scale H/WQ modeling studies.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».