A Modified Distributed CN-VSA Method for Mapping of the Seasonally Variable Source Areas
Notice bibliographique
Résumé
Many watershed models employ the Soil Conservation Service Curve Number (SCS-CN) approach for runoff simulation based on soil and land use information. These models implicitly assume that runoff is generated by the Hortonian process and; therefore, cannot correctly account for the effects of topography, variable source area (VSA) and/or soil moisture distribution in a watershed. This paper presents a new distributed CN-VSA method that is based on the SCS-CN approach to estimate runoff amount and uses the topographic wetness index (TWI) to distribute the runoff-generating areas within the watershed spatially. The size of the saturated-watershed areas and their spatial locations are simulated by assuming an average annual value of potential maximum retention. However, the literature indicates significant seasonal variation in potential maximum retention which can considerably effect water balance and amount of nonpoint source pollution. This paper focuses on developing a modified distributed CN-VSA method that accounts for the seasonal changes in the potential maximum retention. The results indicate that the modified distributed CN-VSA approach is better than distributed CN-VSA to simulate runoff amount and spatial distribution of runoff-generating areas. Overall, the study results are significant for improved understanding of hydrological response of watershed where seasonal factors describe the potential maximum retention, and, thus, saturation excess runoff generation in the watershed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».