Modeling subsurface drainage of agricultural fields in high time resolution using RZWQM2
Notice bibliographique
Résumé
Mathematical models have been widely used in agricultural fields to simulate hydrologic process and to predict water transport in farmlands. The field-scale Root Zone Water Quality Model (RZWQM version 2.94.00) is proven to be satisfactory in modeling agricultural subsurface drainage in many studies. However, while focusing on long-term period drainage simulation and overall model performance, few study investigates simulations in short-term high drainage peak events, where models usually show relatively unacceptable performance. Alternative methods should be evaluated in improving drainage peak simulations, and high time resolution data should be utilized in these short-term period tests. Therefore, this study aims at: 1) modifying soil water redistribution process in RZWQM2 to solve drainage peak delay issue and improve the simulation in the timing of drainage peak, 2) testing transient state drainage equations (integrated-Hooghoudt Equation and van Schilfgaarde Equation) against the steady state equation (Hooghoudt Equation) on an hourly time scale, 3) evaluating macropore component in RZWQM2 on an hourly scale to test preferential flow effects on drainage peak simulations. Two sets of data collected from subsurface drainage sites were used in this study. One of the experiments was conducted at the Agricultural Drainage Water Quality – Research and Demonstration Site (ADWQ-RDS) in Iowa, USA. And the second experiment was conducted by Agriculture and Agrifood Canada (AAFC) at the north shore of Lake Erie in Harrow, Ontario. The results showed that, by modifying the model to allow soil water redistribution and drainage to occur simultaneously with the infiltration of rainfall, the model performance was significantly better than that in original RZWQM2, with the percent of bias (PBIAS) decreased while Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) and Index of Agreement (IoA) increased in both scenarios. However, tile drainage computed using the transient equations didn't improve the model performance. No significant difference amongst those equations was observed in this study. By activating macropore component in RZWQM2, hourly drainage peak values were better simulated, but it didn't perform satisfactorily in predicting total drainage amount and timing in peak periods. Furthermore, the macroporosity and pore radius parameters in the macropore component were proved to be insensitive. In general, the modified version of RZWQM2 performed better in simulating the timing of hourly drainage peaks and the macropore component can increase simulated peak values which were closer to the observed peak values. More methods should be tested to improve RZWQM2 performance in simulating drainage peak distribution and amount on an hourly time scale.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».