Modeling hydrology and nitrogen fate and transport in a tile-drained agricultural watershed in a cold region
Notice bibliographique
Résumé
A new model, DRAIN-WARMF, has been developed by integrating WARMF and DRAINMOD models, to simulate surface and subsurface flows and nitrogen transport in a tile-drained watershed in eastern Canada. The new model takes advantage of the strong surface flow modeling capabilities of WARMF and the higher accuracy of subsurface flow modeling of DRAINMOD, and is thus superior performance-wise to both of these models individually. The new model allows for simulations to be carried out for scenarios and management practices which were not possible using these models individually. The DRAIN-WARMF model was applied to St. Esprit watershed, located in southwestern Quebec. Simulations were carried out from 1994 to 1996. The new model was able to adequately simulate hydrologic response and nitrate losses from the watershed. Comparing the observed daily/monthly flows with the model's outputs returned Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (E) values of 0.75/0.97 over the validation period (1996). The model improved predictions of monthly NO3−-N loads, with an E value of 0.83. Overall, it was found that DRAIN-WARMF results, on a seasonal and monthly scale, were generally more reliable whereas daily simulations could be improved further by using a longer calibration period.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».