Modeling the Dynamics of Carbon Dioxide Emission and Ecosystem Exchange Using a Modified SWAT Hydrologic Model in Cold Wetlands
Notice bibliographique
Résumé
The restoration and protection of wetlands are crucial in reducing greenhouse gas emissions. In this research, the SWAT model was modified to investigate and estimate the groundwater table, net ecosystem exchange (NEE), and soil respiration impact on carbon dioxide (CO2) emission in the cold regions in Alberta. There is a lack of a process-based model that accounts explicitly for the CO2 emission and ecosystem exchange resulting from interactions between hydrological and biogeochemical processes. The SWAT model is modified to make unique contributions to wetlands by estimating CO2 emissions, soil temperature, and soil respiration that account for the dynamics of water tables and the relationship between subsurface and surface water storage. The modified model results predicted daily NEE with a very good model fit resulting in an R2 (Coefficient of determination), NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency), PBIAS (percent bias), and RMSE (root mean square error) of 0.88, 0.72, 2.5, and 0.45 in the calibration period and 0.82, 0.67, −1.8, and 0.56 for the validation period, respectively. The prediction result indicated that the modified model performed well in predicting soil temperature, the groundwater table, and ecosystem respiration in the calibration and validation periods. In general, this study concluded that the modified model has the capability of representing the effects of water table dynamics on CO2 emissions and NEE in cold wetlands.
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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 | 0,000 |
| 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 ».