Physical-based hydrological modelling to predict soil moisture in a mesoscale catchment in cold climates
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of soil moisture is significant for supporting agricultural production and other ecosystem services in cold climates. Climate change is expected to produce more fluctuations in precipitation across the globe and cause more frequent extremes in soil moisture, including floods and drought which have major impacts on agriculture and infrastructure. Forecasting can help mitigate the impacts of soil moisture extremes by providing warnings about upcoming extreme events and prompt mitigation measures. This study constructed a physically-based groundwater-surface water model for an agriculturally dominated watershed in the Red River Valley, Manitoba, to determine the soil moisture variability in a cold climate in deeper soil layers. A 1D replica of the main watershed model was additionally used for sensitivity analysis of soil hydraulic parameters that influenced moisture at different depths. Historically available soil moisture data and additional data from installed Sentek probes in observational fields were used for calibration. Statistical analysis was performed by comparing simulated and measured soil moisture. At the surface (5 cm), the sand series in the 1D model had an excellent match and the 3D results produced a good correlation at the surface during calibration and forecasting. The model results of the deeper layers in the clay soils also showed a good fit during calibration and forecasting while the sand series showed poor correlation at lower depths. The modelling framework in this study provides valuable insights into different hydrological processes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».