Evaluating Impacts of Detailed Land Use and Management Inputs on the Accuracy and Resolution of SWAT Predictions in an Experimental Watershed
Notice bibliographique
Résumé
Land use and management practice inputs to the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) are critical for evaluating the impact of land use change and best management practices on soil erosion and water quality in watersheds. We developed an algorithm in this study to maximize the usage of land use and management records during the setup of SWAT for a small experimental watershed in New Brunswick, Canada. In the algorithm, hydrologic response units (HRUs) were delineated based on field boundaries and associated with long-term field records. The SWAT model was further calibrated and validated with respect to water flow and sediment and nutrient (nitrate and soluble phosphorus) loadings at the watershed outlet. As a comparison, a baseline version of SWAT was also set up using the conventional way of HRU delineation with limited information on land use and management practices. These two versions of SWAT were compared with respect to input and output resolution and prediction accuracy of monthly and annual water flow and sediment and nutrient loadings. Results show that the SWAT set up with the new method had much higher accuracies in generating annual areas of crops, fertilizer application, tillage operation, flow diversion terraces (FDT), and grassed waterways in the watershed. Compared with the SWAT set up with the conventional method, the SWAT set up with the new method improved the accuracy of predicting monthly sediment loading due to a better representation of FDT in the watershed, and it also successfully estimated the spatial impact of FDT on soil erosion across the watershed. However, there was no definite increase in simulation accuracy in monthly water flow and nutrient loadings with high spatial and temporal management inputs, though monthly nutrient loading simulations were sensitive to management configuration. The annual examination also showed comparable simulation accuracy on water flow and nutrient loadings between the two models. These results indicate that SWAT, although set up with limited land use and management information, is able to provide comparable simulations of water quantity and quality at the watershed outlet, as long as the estimated land use and management practice data can reasonably represent the average land use and management condition of the watershed over the target simulation period.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».