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Enregistrement W4310290430 · doi:10.1029/2022wr032694

The Numerical Formulation of Simple Hysteretic Models to Simulate the Large‐Scale Hydrological Impacts of Prairie Depressions

2022· article· en· W4310290430 sur OpenAlexaff
Martyn Clark, Kevin Shook

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogeochemistryEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Scale (ratio)PrecipitationBiogeochemical cycleSimulation modelingWater storageDistributed element modelSoil scienceGeologyEcologyMeteorologyGeomorphologyGeotechnical engineeringGeographyMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Topographic depressions have large impacts on the hydrology, ecology, and biogeochemistry in prairie environments. Topographic depressions control the hydrological flow regime through their role in storing water from precipitation and snow melt, and the storage dynamics of topographic depressions affect the retention, transformations, and transport of sediment, carbon, and nutrients. The water stored in topographic depressions supports a diversity of animal and plant species. More generally, depressional wetlands are an integral component of global water, energy, and biogeochemical cycles. In this technical note, we present simple models to simulate hysteretic relationships between storage and contributing area. We consider both spatially distributed and spatially integrated models. The spatially distributed models (the ensemble‐depression model) explicitly simulate storage dynamics for a distribution of discrete depressions. In these spatially distributed models, the large‐scale storage‐contributing fraction relationships are an emergent property of the modeled system. The spatially integrated models (the meta‐depression model) parameterize the large‐scale storage‐discharge relationships. The spatially integrated models are formulated in a way to represent hysteretic behavior. We present a suite of numerical experiments and demonstrate that the ensemble‐depression and meta‐depression models have similar large‐scale behavior. The simple hysteretic models defined here are formulated in a way so that they can easily be incorporated in conventional hydrological models.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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