Isotope-Based Calibration to Inform Water Quality in Hydrological Modelling
Notice bibliographique
Résumé
Improving the accuracy of water quality modelling is of great importance to resource management worldwide, particularly for agricultural catchments where the issue of eutrophication is prevalent. This study's objective was to incorporate isotope O precipitation and streamflow data into the calibration of a hydrological model to inform streamflow subcomponents and subsequently the transport of nutrients inorganic nitrogen (IN) and total phosphorous (TP). The study areas entailed two agricultural catchments which were Nissouri Creek and Big Creek located in southern Ontario. The HYPE model is a physically-based, semidistributed model that was utilized for three experimental phases entailing hydrometric-isotope calibration, hydrometric and nutrient calibration, and hydrometric, isotope and nutrient calibration, with an additional version of each phase entailing the exclusion of event isotope data. The isotope data calibrated poorer simulations of discharge and nutrient simulations, with inorganic nitrogen performing the worst with only baseflow isotopes with an NSE of -35.661 for Big Creek whereas with event isotopes was the worst IN simulation for Nissouri Creek with an NSE of -8.749. However, it was found that isotope data did alter streamflow subcomponents compared to hydrometric-only calibration through reducing simulated total annual evaporation and increasing runoff. Therefore, while isotope data can introduce further complexity, it acts as an additional metric for performance that can explore alternative simulation possibilities to that of hydrometric-only calibrated models and bridge the research gap between hydrology and water quality modelling.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».