GSFLOW-GRASS v1.0.0: GIS-enabled hydrologic modeling ofcoupled groundwater–surface-water systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Water flow through catchments sustains ecosystems and human activity, shapes landscapes, and links climate to the outermost layers of the solid Earth. The profound importance of water moving between the atmosphere and aquifers has led to efforts to develop and maintain coupled models of surface water and groundwater. However, developing inputs to these models is usually time-consuming and requires extensive knowledge of software engineering, often prohibiting their use by many researchers and water managers, and thus reducing these models' potential to promote science-driven decision-making in an era of global change and increasing water-resource stress. In response to this need, we have developed GSFLOW-GRASS, a straightforward set of open-source tools that develops inputs for and runs GSFLOW, the U.S. Geological Survey's coupled groundwater-surface-water flow model. As inputs, GSFLOW-GRASS requires at a minimum a digital elevation model, a precipitation and temperature record, and estimates of channel parameters and hydraulic conductivity. GSFLOW-GRASS is written in Python as a set of (1) GRASS GIS extensions, (2) input-file-builder scripts, and (3) visualization scripts. We developed a set of custom GRASS GIS commands that generate "hydrologic response units" for surface water, discretized topologically as sub-basins of the tributary network; build the MODFLOW grid; and add necessary attributes to each of these geospatial units. These GIS outputs are interpreted by a second set of Python scripts, which link them to hydrologic variables, build inputs to GSFLOW, and run GSFLOW. Lastly, GSFLOW output files are used to produce figures and time-lapse movies of simulation results using a third set of post-processing Python scripts. We demonstrate the broad applicability of these tools to diverse settings through examples based on: the high Peruvian Andes, the Channel Islands of California, and the formerly-glaciated Upper Mississippi valley in Minnesota.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».