Evaluation of Winter Hydrology Performance of Three Field-Scale Models
Notice bibliographique
Résumé
Highlights EPIC, SHAW, and DRAINMOD models were evaluated for the simulation of winter hydrology. Energy-based models can better simulate late-winter and early-spring hydrology under winter conditions. Effective simulation of soil temperature and soil hydraulics in winters were identified as potential areas of development in temperature-based models. Abstract. The deterioration of Lake Erie's water quality is one of the major concerns in North America. A considerable percentage of annual phosphorus runoff occurs during the non-growing season in cold agricultural regions such as those in the Great Lakes region. Consequently, without accurate simulation of water flow during cold periods, reliable modeling of sediment and nutrient loads to surface water bodies is not achievable. Three hydrological models (EPIC, SHAW, and DRAINMOD) were evaluated for their capacity to predict winter tile flow and to highlight the significant processes that have a larger effect on runoff simulation at a field site in Southern Ontario, Canada. The SHAW model adequately predicted both soil temperature at 10 cm depth (R 2 = 0.95; 2013-2014) and winter tile flow (2012-2014, Nov-Apr; R 2 = 0.52; PBIAS = 7; NSE = 0.49). In the case of tile flow, DRAINMOD exhibited comparable results to the SHAW model for the same period (R 2 =0.55, PBIAS = -28, NSE = 0.58). EPIC was not able to perform satisfactorily in simulating the tile flow during winter conditions, which was attributed to the model’s erroneous prediction of soil temperature from air temperature. It was determined that energy-based models like DRAINMOD and SHAW can better simulate late-winter and early-spring hydrological conditions. Keywords: Agricultural runoff, Canadian winter hydrology, Hydrological models, Soil temperature, Tile flow.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».