An unconditionally stable semi-analytical Lagrangian stream temperature model
Notice bibliographique
Résumé
Stream temperature is a critical ecosystem indicator and plays an important role in river ice formation and breakup. Typically, stream temperature is simulated either using statistical models or discrete Eulerian energy balance models. These physically-based models often rely upon a grid-based finite difference or finite volume approach for simulating the advection-dominated in-stream energy balance. Such methods are conditionally stable and thus introduce constraints upon time and space step (e.g., Courant and Peclet constraints). They are also not conceptually consistent with commonly applied convolution-based hydrologic routing approaches, which don’t require reach discretization. Here, a novel semi-analytical technique for simulating advection, latent and sensible heat transfer, heat generation from friction, and hyporheic exchange with groundwater is introduced. It assumes a discrete convolution (i.e., transfer function or unit hydrograph) method is used for routing flows through the reach. The energy balance is applied to discrete parcels of water that travel along the reach exchanging energy with their surroundings; the parcel-based energy balance is solved exactly. The method is unconditionally stable, runs at the native time step of the hydrological model, and requires no spatial discretization. It can also easily simulate edge cases that are exceedingly difficult using discrete methods, such as a near-infinite convective exchange coefficient. The only approximation errors are associated with the model time step used to represent the inflow time series, the linearization of the Stefan-Boltzmann equation for longwave radiation flux, and the full mixing assumed at nodes of the stream network. The stream temperature model, as implemented within the Raven hydrological modelling framework, is demonstrated at several test catchments in the North American Rocky Mountains.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».