Exploration of coupled surface–subsurface hydrological model responses and challenges through catchment- and hillslope-scale examples
Notice bibliographique
Résumé
Selected runs with a physics-based model of surface water–groundwater interactions are used to examine in detail some numerical challenges and surprising behaviors that result from discretization, nested solution schemes, coupling, boundary condition, and other factors. Regardless of the spatial scale of the model domain (field, hillslope, catchment, …), the processes that are simulated by this class of integrated models can exhibit widely varying dynamics within and across the different subsystems comprising the land surface, the unsaturated zone, and deep groundwater formations. The presence of heterogeneities, nonlinearities, and complex boundary conditions can exacerbate numerical difficulties in resolving exchange fluxes across subsystems and lead to unexpected or undesired results, including localized numerical oscillations and an upper bound on adaptive time stepping. The need for accurate tracking of surface–subsurface exchanges and for better control of aspect ratio and mesh distortion can also influence and constrain spatial and temporal discretization choices. Finally, model performance assessments can be highly sensitive to the response variables of interest. We will illustrate some of these issues via test case simulations at large (13.66 km catchment transect) and small (450 m 2 hillslope) spatial scales, run at time scales from 10 days to hundreds of years.
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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 | 0,000 | 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 ».