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Enregistrement W4405123958 · doi:10.5194/hess-2024-292-cc2

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2024· peer-review· en· W4405123958 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSignaling Pathways in Disease
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> Large-scale hydrologic modeling at national scale is an increasing important effort worldwide to tackle ecohydrologic issues induced by global water scarcity. In this study, a surface water-groundwater integrated hydrologic modeling platform was built using ParFlow, covering the entire continental China with a resolution of 30 arcsec. This model, CONCN 1.0, has a full treatment of 3D variably saturated groundwater by solving Richards&rsquo; equation, along with the shallow water equation at the ground surface. The performance of CONCN 1.0 was rigorously evaluated using both global data products and observations. RSR values show good to excellent performance in streamflow, yet the streamflow is lower in the Endorheic, Hai, and Liao Rivers due to uncertainties in potential recharge. RSR values also indicate good performance in water table depth of the CONCN model. This is an intermediate performance compared to two global groundwater models, highlighting the uncertainties that persist in current large-scale groundwater modeling. Our modeling work is also a comprehensive evaluation of the current workflow for continental-scale hydrologic modeling using ParFlow and could be a good starting point for the modeling in other regions worldwide, even when using different modeling systems. More specifically, the vast arid and semi-arid regions in China with substantial sinks (i.e., the end points of endorheic rivers) and the large uncertainties in potential recharge pose challenges for the numerical solution and model performance, respectively. Incompatibilities between data and model, such as the mismatch of spatial resolutions between model and products and the shorter, less frequent observation records, require further refinement of the workflow to enable fast modeling. This work not only establishes the first integrated hydrologic modeling platform in China for efficient water resources management, but it will also benefit the improvement of next generation models worldwide.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,293 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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