Modeling hydrology and nitrogen fate and transport in a tile-drained agricultural watershed in a cold region
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".