Dynamic Coupling of SWAT+ with System Dynamics Models using Tinamït and a Socket Based Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Effective and sustainable decision making in water resources management often requires modelling techniques that are able to account for the inherent complexity of coupled human-water systems. One approach that is used to model coupled human-water systems is to couple physically based models and system dynamics models. However, in many cases, this type of model coupling is labour-intensive and time-consuming, which can hinder its routine use in modeling and decision making. Tinamït, a Python package, is an application programming interface (API) that provides definitions of functions and objects that simplify, in this case, coupled model building. Tinamït supports automatic SD model wrapping and coupling to specialized physically-based models, which makes it particularly useful for coupled human-water systems modelling. In this research, a connection between SWAT+ (a FORTRAN-based hydrological model) and the Tinamït API is established through model wrapping. This wrapping approach takes advantage of both the agility of sockets and the wide applicability of JavaScript Object Notation (JSON) to transmit data between FORTRAN and Python routines at runtime. Any model that runs in SWAT+ can now be automatically coupled to SD models through the Tinamït API, without the need for extensive programming, therefore facilitating wider application of coupled modelling techniques for integrated policy development and decision making in the field of coupled human-water systems.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,006 |
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 ».