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Enregistrement W7161987975 · doi:10.82308/17674

Modeling hydrology and nitrogen fate and transport in a tile-drained agricultural watershed in a cold region

2010· dissertation· en· W7161987975 sur OpenAlexaboutno aff
Shadi Dayyani Dardashti

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedHydrology (agriculture)Water equivalentHydrological modellingDrainage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Créé en intégrant les modèles WARMF and DRAINMOD, le modèle DRAIN-WARMF permit de simuler le transport de l'azote dans un bassin versant de l'est du Canada, desservi par un réseau de drainage souterrain. Ce nouveau modèle, surclassant ses composants, profita de l'excellente capacité de WARMF à simuler le ruissellement en surface, et de la grande précision de DRAIMOD quant à la modélisation de l'écoulement souterrain. Il permit aussi de simuler des situations et modes de gestions que les éléments composants du modèle n'étaient pas en mesure de faire individuellement. S'appuyant sur des données servant à l'étalonnage (1994, 1995) et à la validation (1996) provenant du bassin versant St. Esprit, situé au sud-ouest du Québec, DRAIN-WARMF se montra capable d'adéquatement simuler la réponse hydrologique et les pertes en nitrates du bassin versant. Une comparaison des débits quotidiens/mensuels aux prédictions du modèle pour la période de validation donna lieu à des valeurs du c fficient d'efficacité Nash-Sutcliffe (E) de 0.75/0.97 (idéal 1.00). Le nouveau modèle améliora aussi la prédiction de la charge en NO3−-N, présentant une valeur de E = 0.83. Sur l'ensemble, la précision obtenue avec DRAIN-WARMF fut plus élevée à l'échelle saisonnière ou mensuelle, tandis qu'à l'échelle quotidienne elle pourrait être améliorée par une période d'étalonnage plus longue. DRAIN-WARMF servit aussi à évaluer les effets potentiels des changements climatiques, en particulier ceux projetés par le modèle CRCM4.2.0 pour la période de 1961 à 2100. Ces projections indiquent que le climat de la région deviendra plus chaud et plus pluvieux. Une augmentation des températures hivernales min/max augmenterait la fréquence d'évènements dominés par le pluie, tout en réduisant les accumulations de neige. Des simulations avec DRAIN-WARMF indiquèrent une augmentation des moyennes annuelles du débit en surface et de l'écoulement sous terrain. Le débit total augmentera fortement aux mois de mars et avril. Les changements climatiques auront donc une influence à la fois sur l'ampleur et la saisonnalité des débits. Ces simulations indiquèrent aussi que ces modifications aux conditions hydrologiques auraient un impact sur les pertes en NO3−-N, qui augmenteraient sensiblement. En général, ces résultats suggèrent que le débit et les charges en azote dans l'aire d'étude changeraient sensiblement dans les années à venir.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2010
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