Modeling the Natural Drainage Network of the Grand River in Southern Ontario: Agriculture May Increase Total Channel Length of Low-Order Streams
Notice bibliographique
Résumé
The Grand River watershed is an important agricultural area in southern Ontario, with several large and growing municipalities. Based on digital elevation models (DEMs), the natural drainage network was modelled to predict flow paths. Channel lengths and locations of the predicted network were compared with a ground-truthed channel network to determine efficacy of the models. Approximately 5% of predicted channels lay >40 m from actual channel locations. This amounted to 388 km of channel that had no corresponding channels in reality. The model was unable to predict, based on topography, 2535 km of actual channel present in the watershed. Channels not anticipated by topography were mostly first-order, with low sinuosity, were most common in areas with high agricultural land use, and are likely excavated extensions to headwater streams to facilitate drainage. In addition, this study showed that Soil and Water Assessment Tool (SWAT) models produced using different DEM resolutions did not predict significantly different stream flows, even when resolution was as low as 200 m. However, these low resolution DEMs did result in under-prediction of sediment export entering Lake Erie, most likely because the low resolution maps failed to account for small localized areas of high slope that would have relatively higher rates of erosion.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».