A Conceptual Model to Quantify the Water Balance Components of a Watershed in a Continuous Permafrost Region
Notice bibliographique
Résumé
In regions characterized by continuous permafrost, hydrological modeling remains a complex activity, primarily due to constraints related to the prevailing climatic conditions and the specific behavior of the active layer. High-latitude regions receive less solar radiation; thus, most creeks are active only during summertime and stay frozen in the winter. To realistically simulate watersheds underlain by continuous permafrost, the heat transfer through the soil needs to be accounted for in the modeling process. In this study, a watershed located in a continuous permafrost zone in Russia is investigated. A model is proposed to integrate this heat transfer into an existing conceptual rain-flow transformation model, Hydrologiska Byråns Vattenbalansavdelning (HBV), to calculate the seasonal thaw depth and determine the components of water balance. The proposed integration is a novelty compared to the standard model, as it enables the physical and thermal properties of the soil to be taken into account. It was found that the proposed model, HBV-Heat, performs better than the stand-alone HBV model. Specifically, the average Nash–Sutcliffe efficiency (NSE) increases by 30% for the whole calibration period. In terms of the water balance components, the results are consistent with previous studies, showing that surface runoff represents 64% of the observed precipitation.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».