Incorporating The Variable Contributing Area Concept in The HYPE Modelling Framework
Notice bibliographique
Résumé
Modelling the hydrology of the North American prairie region is complicated by the dominance of cold region processes and by the flat topography, which contains millions of depressions. The depressions contribute to variable contributing areas in prairie basins, due to their varying water storage. The relationships between the depressional storage, and the contributing fraction are hysteretic and strongly influence the basin responses. Most hydrological models do not represent these complex hysteretic relationships, and therefore struggle in simulating the hydrology of the region. In this study, we propose a novel Hysteretic Depressional Storage (HDS) algorithm that is based on the known hysteretic properties of prairie depressions. HDS is implemented into the HYPE modelling framework to improve the simulations of prairie streamflow by accounting for the variable contributing area. The modified HYPE, and the original program are tested on two depression-dominated basins in Saskatchewan, Canada. The modified HYPE model show improved simulation of streamflows compared to the original HYPE model. The HDS algorithm can contribute to improving the streamflow simulation of not only the North American prairie region, but also in the arctic and Siberian regions, which are dominated by the same complex depressional storages. The modified HYPE model should also improve the estimates of surface water storage and the resulting evaporative fluxes in these regions, increasing model fidelity and improving water budget estimates in these complex terrains, especially under changing climates.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».