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Enregistrement W4400245284 · doi:10.5194/hess-28-2785-2024

Developing a tile drainage module for the Cold Regions Hydrological Model: lessons from a farm in southern Ontario, Canada

2024· article· en· W4400245284 sur OpenAlexafffundabout
Mazda Kompanizare, Diogo Costa, Merrin L. Macrae, John W. Pomeroy, Richard M. Petrone

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesUniversity of WaterlooMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of SaskatchewanOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésTile drainageEnvironmental scienceHydrology (agriculture)TileDrainageSurface runoffLoamSoil waterRunoff curve numberSoil scienceGeologyGeotechnical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systematic tile drainage is used extensively in poorly drained agricultural lands to remove excess water and improve crop growth; however, tiles can also transfer nutrients from farmlands to downstream surface water bodies, leading to water quality problems. Thus, there is a need to simulate the hydrological behaviour of tile drains to understand the impacts of climate or land management change on agricultural surface and subsurface runoff. The Cold Regions Hydrological Model (CRHM) is a physically based, modular modelling system developed for cold regions. Here, a tile drainage module is developed for CRHM. A multi-variable, multi-criteria model performance evaluation strategy was deployed to examine the ability of the module to capture tile discharge under both winter and summer conditions (NSE > 0.29, RSR < 0.84 and PBias < 20 for tile flow and saturated storage simulations). Initial model simulations run at a 15 min interval did not satisfactorily represent tile discharge; however, model simulations improved when the time step was lengthened to hourly but also with the explicit representation of capillary rise for moisture interactions between the rooting zone and groundwater, demonstrating the significance of capillary rise above the saturated storage layer in the hydrology of tile drains in loam soils. Novel aspects of this module include the sub-daily time step, which is shorter than most existing models, and the use of field capacity and its corresponding pressure head to provide estimates of drainable water and the thickness of the capillary fringe, rather than using detailed soil retention curves that may not always be available. An additional novel aspect is the demonstration that flows in some tile drain systems can be better represented and simulated when related to shallow saturated storage dynamics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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