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Enregistrement W7096464582

HYDROLOGY MODELS

2016· article· en· W7096464582 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrology (agriculture)EvapotranspirationSurface runoffInfiltration (HVAC)GroundwaterOutflowGroundwater modelWater balanceRunoff curve numberSurface water
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GLERL’s AHPS consists of daily runoff models for each of the 121 watersheds, lake thermodynamic models for each of the seven water bodies, hydraulic models for the four connecting channels and five water body outflow points with operating plans encoded for Lakes Superior and Ontario, and simultaneous water balances on all the lakes. It is described in detailed overviews elsewhere (Croley 2003, 2005). 1.1 Runoff GLERL’s Large Basin Runoff Model (LBRM) consists of moisture storages arranged as a serial and parallel cascade of “tanks ” coinciding with the upper and lower soil zones, a groundwater zone, and the surface channel system (Croley 2002). Water enters the snow pack, which supplies the basin surface (degree-day snowmelt). Infiltration is proportional to this supply and to saturation of the upper soil zone (partial-area infiltration). Water percolates from the upper to the lower soil zone tank and from the lower to the groundwater zone tank (deep percolation). Water also flows from the upper, lower, and groundwater zone tanks into the surface channel system, as surface runoff, interflow, and groundwater flow respectively. Flows from all tanks are proportional to their amounts (linear-reservoir flows). Evapotranspiration is proportional to available water and to sensible heat (a complementary concept in that evapotranspiration reduces available sensible heat). Mass conservation applies for the snow pack and tanks; energy conservation applies to evapotranspiration. Complete analytical solutions exist. The model has been calibrated to each of the 121 watersheds contributing to the Great Lakes by minimizing root mean square error between daily model outflows and adjusted outflow observations. Each calibration determined parameters for infiltration, snow melt, surface runoff, percolation, interflow, deep percolation, groundwater flow, surface storage, and evapotranspiration from all moisture storages by systematically searching the parameter space (with a gradient-search technique). The model agrees quite well with weekly and monthly observations (Croley 2002, 2003). These parameters represent present-day hydrology and are not changed in the simulations. All 121 model applications are used in the simulations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,025

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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