Predicting the Impact of Drainage Ditches upon Hydrology and Sediment Loads Using KINEROS 2 Model: A Case Study in Ontario.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hydrologic models are calibrated and validated with an existing drainage network/drainage pattern (DNDP). However, in present times water could be routed through alternative DNDPs. The main objective of thispaper was to explore the performance of KINEROS 2 model in predicting streamflow and sediment yield in response to alterations in DNDP. Adopting the existing DNDP as an input, the model was calibrated for three events (18 April 2013, 12 June 2012, and 12 June 2013) and validated for two events (12 April 2014, and 30 August 2013) for flow at the watershed outlet. Further, the model was calibrated for eight events and validated for seven events for sediment content at the watershed outlet. Thereafter, the model was driven with a modified DNDP, and its response upon peak flow, direct runoff and sediment yield were investigated for two events (12 April 2014 and 18 April 2013) and a synthetic design storm (2-year-24 hour) at a sub-basin outlet (GUL_RSD). Three DNDPs: DNDP_M (road-side ditches with the same Manning's n), DNDP_MV (road-side ditches lined with medium vegetation), and DNDP_HV (road-side ditches lined with thick vegetation) were considered. KINEROS 2 results revealed that peak flow, direct runoff, and sediment yield increased by 47.36 %, 31.39 %, and 26.96 % respectively for 12 April 2014 event for DNDP_M. Similar results were obtained for 18 April 2013 and synthetic design storm events. However, when road-side ditches were lined with a thicker vegetation (DNDP_MV and DNDP_HV), a reduction in peak flow, direct runoff, and sediment yield was observed.
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.
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) | 0,000 | 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 découle