Parsimonious spatial representation of tropical soils within dynamic rainfall-runoff models
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Models are used increasingly to simulate hydrological processes within tropical regions. There is now a wealth of publications addressing evaporation modelling (particularly wet-canopy evaporation) of local areas of tropical forest in, for example, Niger (Gash et al., 1997), Guyana (Jetten, 1996), Puerto Rico (Schellekens et al., 1999), Columbia (Marin et al., 2000) and Indonesia (Asdak et al., 1999; van Dijk and Bruijnzeel, 2001). Elsewhere in this volume, Roberts et al. provide an overview of evaporation processes and modelling. Other modelling studies have addressed the impact of such tropical evaporation on regional climates and global circulation (e.g. Polcher and Laval, 1994; Zeng, 1999; Zeng and Neelin, 1999; Zheng et al., 2001). New studies using time-series models are highlighting the effects of cycles in the rainfall, such as the El Nino Southern Oscillation (ENSO) on tropical evaporation, riverflow and water quality (e.g. Zeng, 1999; Chappell et al., 2001; Krishnaswamy et al., 2001; Whitaker et al., 2001; Chappell, Tych et al., this volume). Similarly, models that simulate the generation of riverflow from the rainfall received by a tropical catchment are also beginning to be applied more frequently. These models include: Metric-conceptual models of waterflow, based upon transfer functions. For example, application of the DBM modelling approach to a nested catchment system in Malaysian Borneo (Chappell et al., 1999a) and the application of IHACRES to a large Thai basin (Scoccimarro et al., 1999). Conceptual models of waterflow based upon stores and pre-determined empirical relationships. For example, application of the Nash model to Kenyan catchments (Onyando and Sharma, 1995), the Modhydrolog model to a tropical catchment (Chiew et al., 1996), the Reservoir-Water-Balance-Simulation model to Namibian catchments (Hughes and Metzler, 1998), and the HBV-96 model (discussed in Barnes and Bonell, this volume) to catchments in Zimbabwe, Tanzania and Bolivia (Liden and Harlin, 2000).[&]. © UNESCO 2005 and Cambridge University Press, 2009.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».