Modelling soil temperature on the boreal plain with an emphasis on the rapid cooling period
Notice bibliographique
Résumé
To accurately model soil temperatures on the Boreal Plain, factors that influence fine-grained \nsoils during the rapid cooling period must first be identified. The effects of air temperature, soil \nmoisture and snow depth were quantified at 0.1 and 0.5 m depths for 14 sites encompassing five \ntreatment types: three upland burned, three upland harvested, three upland conifer, three upland \ndeciduous and two wetland. In the absence of snow from September to October at the 0.1 m \ndepth, air temperature was identified as the most important parameter, explaining approximately \n70% of the variation in soil temperature for upland and wetland sites. At the same depth in the \npresence of snow from November to December, soil moisture was more important. At a deeper \nsoil depth (0.5 m), soil moisture was identified as the most important parameter regardless of \nsnow cover, explaining from 63 to 91% of the variation in soil temperatures for upland and \nwetland sites. The presence of snow was a significant factor influencing soil temperatures, but \nsnow depth was not. Further, the soil temperature algorithms of SWAT were tested using one \nsite of each treatment type at 0.1, 0.5 and 1.0 m depths. The algorithms utilized by SWAT were \nable to reproduce seasonal trends in soil temperatures adequately for the spring, summer and \nautumn seasons, with only a slight increase in the lag coefficient parameter. During winter \nmonths, the SWAT algorithms tended to predict soil temperatures that were consistently lower \nthan measured data. Further development to the SWAT soil temperature algorithms is required to \nrepresent better the important insulating effect of snowpack.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».