Assessment of Macropore Component of RZWQM2 in Simulating Hourly Subsurface Drainage and Peaks
Notice bibliographique
Résumé
Highlights The macropore component of RZWQM2 was evaluated using hourly drainage and rainfall data. Activating macropore components improved hourly drainage peak simulation. Macropore flow simulated by RZWQM2 was insensitive to the macroporosity and pore radius. Abstract. Understanding preferential flow through soil macropores is critical to effectively managing subsurface drainage water quantity and quality. This study aims to assess the macropore component of the Root Zone Water Quality Model (RZWQM2) in simulating subsurface tile flow with a high time resolution. Observed hourly tile flow rates from two experimental sites in Ontario, Canada (2008-2011) and Iowa, USA (2007-2008) were used to evaluate the importance of including a macropore flow component in subsurface drainage simulation. Activating the macropore component in the model improved the simulation of hourly drainage peaks, especially peak amplitude. Still, it did not improve the simulation of the total drainage amount for each rainfall event. Simulation of the drainage peak recession varied from peak to peak, suggesting that further studies are warranted for drainage flow in the model. In general, the macropore component in the RZWQM2 model improved subsurface peak subsurface simulation at the hourly resolution. However, further investigation and model modifications are needed to improve the drainage simulation’s timing and quality for RZWQM2’s hydrologic simulation of macropore flow and subsurface drainage. Keywords: Macropores, RZWQM2, Subsurface drainage modelling, Preferential flow simulation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».