Predicting the Impact of Drainage Ditches upon Hydrology and Sediment Loads Using KINEROS 2 Model: A Case Study in Ontario.
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».