Developing <scp>SWAT‐S</scp> to strengthen the soil erosion forecasting performance of the <scp>SWAT</scp> model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil erosion is an important cause of global land degradation, and accurate monitoring of it is essential. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT), a distributed hydrological model, is an advanced technique for predicting soil erosion at watershed scale. However, as the erosion framework was established in gently sloping land, SWAT is limited in predicting soil erosion in some highland and mountainous regions. Therefore, this study suggested a method to integrate the sediment transport theoretical formula that can reflect the morphology of gully regions into SWAT to obtain SWAT‐S to enhance the calculation performance of sediment load, and the SWAT‐S was evaluated according to the coefficient of determination ( R 2 ), Nash‐Sutcliffe coefficient (NSE), Percent‐Bias (P‐BIAS) and root mean square errors (RMSE)‐observations SD ratio (RSR) in the Yanhe basin on the Chinese Loess Plateau. The results showed that SWAT‐S is more successful in reproducing the monthly sediment load, with R 2 , NSE, |P‐BIAS| and RSR were changed by 5.08%, 17.65%, −2.92% and −10.00% in the calibration, as well as by 1.18%, 10.39%, 45.45% and −18.75% in the validation of the SWAT‐S compared to SWAT. Meanwhile, SWAT‐S estimates 2.66 × 10 6 t more sediment than SWAT during the June–September flood season and better matches observed data. In total, the revised SWAT can improve the performance of sediment estimation, which is beneficial for the wider application of the model in more regions of the world.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle