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Enregistrement W4401278210 · doi:10.1016/j.jglr.2024.102404

A reservoir-based approach of the SWAT hydrological model in the Napanee River and Wilton Creek agricultural watersheds, Bay of Quinte

2024· article· en· W4401278210 sur OpenAlexaffvenue
Aisha Javed, Alex Neumann, Haibin Cai, Carlos Alberto Arnillas, George B. Arhonditsis

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayHydrology (agriculture)SWAT modelEnvironmental scienceAgricultureWater resource managementGeologyOceanographyGeographyGeomorphologyArchaeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we employ the Soil and Water Assessment Tool (SWAT), to simulate the hydrological cycle in the Napanee River and Wilton Creek watersheds located in the Bay of Quinte Area of Concern. The geomorphological attributes of the two sites presented challenges in successfully reproducing the observed streamflow with a conceptual model, like SWAT. After adjusting the model inputs and revising the boundary conditions, SWAT performance for the Napanee River model was found to be “very good” within both calibration (Nash-Sutcliffe efficiency, NSE, =0.83 and NSE = 0.87 for the daily and monthly streamflow rates, respectively) and validation (NSE = 0.87 and NSE = 0.91) domains. In contrast, despite the small size of Wilton Creek (∼233 km2) and the lack of permanent or human-regulated dams, the observed streamflow patterns displayed considerably delayed response to extreme precipitation events which posed challenges in achieving satisfactory model performance. Field evidence suggests that model residual variability is driven by excessive surface storage of water, the presence of beaver dams and narrowing of the stream channels under the bridges, which could potentially delay the flow of water for many days. After delineating the areas of flooding and treating them as reservoirs in Wilton Creek, we were able to overcome the modelling challenges with minor modifications in the original SWAT configuration and achieve satisfactory fit for both the calibration (NSE = 0.55 and NSE = 0.73) and validation (NSE = 0.59 and NSE = 0.76) periods. Our study suggests that the reservoirs play a significant role in buffering the impact of extreme flow conditions, especially during the spring freshet

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 enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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