Implementation of an upscaled probabilistic fill-and-spill method to simulate wetland-dominated landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Runoff characteristics of wetland-dominated landscapes are highly influenced by the heterogeneity of wetland properties such as contributing areas, local storage deficits, and degree of connection to the wetland network. Field observations indicate the fill-and-spill process is a common and controlling process in wetland-dominated landscapes in which wetlands receive water until a threshold is satisfied and then release water to the next water bodies in a basin. The upscaled probabilistic fill-and-spill algorithm provided here aims to take the understanding from observation of the fill-and-spill process in individual wetlands at local scales to estimate the response of thousands of wetlands to precipitation or snowmelt events at a larger scale. For this purpose, a novel derived distribution approach is implemented using the probabilistic characteristics of wetlands, i.e., deficit and concentrating factor probability distribution functions. The method proposed here is a generalization of the Probability Distributed Model (PDM) and Xinanjiang probabilistic runoff models with the inclusion of the effects of wetland contributing area and cascading networks. The analytical solution of this upscaled fill-and-spill processes has been compared with a Monte Carlo solution and then implemented in RAVEN, a semi distributed hydrological modelling framework. The accuracy and ability of the model simulation has been tested on ten watersheds in the Qu'Appelle River Basin in Saskatchewan, Canada. The promising simulation results obtained from manual and automated calibration shows strength of the proposed upscaled fill-and-spill algorithm in simulation of low gradient landscapes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».