Evaluating and improving the simulation of channel and reservoir processes for streamflow and water quality modelling in the Lake Erie watersheds
Notice bibliographique
Résumé
To tackle the eutrophication of Lake Erie, USA and Canada agreed to reduce phosphorus levels by 40% by 2025. An accurate simulation of water quality and quantity is essential to achieve this goal. Various hydrological and water quality models have been applied in the Lake Erie Basin for this purpose. However, uncertainty in channel geometry parameters leads to uncertainty in sediment and nutrient loadings. Besides, the presence of reservoirs significantly affects the sediment and nutrient loads as they are transported through the streams. Thus, improving how these models calculate channel geometry parameters and reservoir processes can minimize the uncertainty and improve the estimation of these loads. So, this study tested the applicability of regional regression equations for in-stream and reservoir processes in the SWAT model which currently uses a single nationwide curve to derive channel geometry parameters, and a simplistic mass-balance approach to simulate sediment and nutrients in water bodies such as reservoirs. Their impact on water quantity and quality was investigated for two Canadian watersheds- Guelph and Pittock. Results showed that calibrating and validating the model at reservoir inlets and outlets, modifications to channel geometry parameters and sediment transport methods significantly improved predictions. The inclusion of reservoir routines enhanced the accuracy of streamflow simulations, while the modified Vollenweider equations outperformed SWAT in simulating reservoir nutrient loadings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».