A Universal Solution to Prairie Pothole Hydrology: Enhancing Generality and Implementation Across Hydrological Models
Notice bibliographique
Résumé
Modelling the streamflow of low-lying, flat, and pothole-dominated prairie or arctic regions poses challenges due to variable non-contributing areas that influence the translation of local runoff to streamflow. Efforts have been made to represent the non-contributing area dynamics for streamflow prediction in different models. However, these efforts may not adequately represent pothole dynamics, rely heavily on calibration, are not applicable to large-scale basins, and/or are not model-agnostic. In this study, we introduce an open-source and model-agnostic version of a revised Hysteretic Depressional Storage (HDS) model that is based on an improved numerical solution (compared to the initial version of HDS) that better captures the hysteretic relationships of prairie potholes and their impact on streamflow generation. The revised HDS model is implemented and tested in three hydrological or land models of different complexities (HYPE, MESH, and SUMMA) on a prairie pothole basin in Canada. The revised version of HDS is a more accurate and numerically robust version of the original HDS model. Results demonstrate the numerical robustness of the revised HDS model when compared to the original HDS model (that suffers from numerical instabilities) within HYPE. Further, results demonstrate enhanced simulations of streamflow responses in the tested basin when HDS is integrated into the models. Importantly, the modified models successfully replicate the known hysteretic relationships between depressional storage and contributing areas in the region. The open-source HDS implementation approach is designed for integration into hydrologic or land surface modelling systems, enabling improvements in simulating complex hydrology and streamflow patterns globally.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».