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Evaluation of streamflow simulation by SWAT model for two small watersheds under snowmelt and rainfall

机译：用SWAT模型对融雪和降雨下两个小流域的径流模拟评估。

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La dégradation de la qualité des eaux dans les bassins versants canadiens à vocation agricole est préoccupante. Dans ces bassins versants, le modèle Soil Water Assessment Tool (SWAT) serait utile pour mieux comprendre la problématique de pollution diffuse. Les nombreuses applications documentées de SWAT ont été limitées à des régions uniquement contrôlées par la pluie. Étant donné que les conditions hydroclimatiques canadiennes diffèrent par la présence d'une couverture de neige saisonnière de longue durée, une évaluation de la performance hydrologique doit être effectuée avant de tenter des simulations de la qualité de l'eau. L'objectif des présents travaux est d'évaluer le comportement hydrologique du modèle SWAT sujet à des événements de fonte nivale et de pluie pour deux petits bassins versants localisés dans le sud-est du Canada. Différentes approches de calage sont évaluées en incluant les effets saisonniers. Un calage sur un an a permis d'obtenir des performances journalières satisfaisantes avec des coefficients de Nash-Sutcliffe (NS) variant entre 61 et 83% et des écarts de volume (D_v) compris entre -10 et 1%, alors qu'en validation NS a varié entre 40 et 73% et D_v entre -20 et -3%. Le modèle SWAT a des difficultés à concilier les deux saisons. Lorsque les données hivernales et estivales sont utilisées séparément pour caler le modèle, la performance du modèle est toujours bien meilleure en hiver qu'en été. Cette dernière est cependant considérablement améliorée lorsque seules les observations estivales sont utilisées pour le calage. [关键词2] calage; effets saisonniers; performance; modélisation de la fonte nivale; sud-est du Canada; SWAT; qualité de l'eau%The degradation of the river water quality in Canadian rural catchments is of concern. In these catchments, the Soil Water Assessment Tool (SWAT) model can help better understand the problems related to diffuse pollution. The numerous documented applications of SWAT have been dominated by areas uniquely driven by rainfall. Given that Canadian hydroclimatic conditions differ due to the presence of a seasonal snowpack of long duration, evaluation of the hydrological performance needs to be performed prior to attempting any water quality simulations. The objective of the present work is to evaluate the hydrological behaviour of the SWAT model under snowmelt and rainfall for two small watersheds located in southeastern Canada. Different calibration schemes are evaluated including seasonal effects. One-year calibration gave satisfactory daily performances measured with Nash-Sutcliffe efficiency (NS) ranging between 61 and 83% and deviations of volume (D_v) between -10 and 1%, while in validation, NS was 40-73% and D_v between -20 and -3%. The SWAT model has difficulties in reconciling both seasons. When winter and summer data are used separately to calibrate the model, the model performance is still much better for the winter season than for the summer one. However, the latter is considerably improved when only summer observations are provided for calibration. Conversely, calibration based strictly on the winter observations provides no real advantage over that based on all available data.[关键词1] calibration; seasonal effects; performance; snowmelt modelling; southeastern Canada; SWAT; water quality
机译：加拿大农业流域的水质恶化值得关注。在这些流域中，土壤水评估工具（SWAT）模型将有助于更好地了解扩散污染问题。 SWAT的许多文献记载的应用仅限于仅受雨水控制的区域。由于加拿大的水文气候条件因长期季节性积雪而异，因此在进行水质模拟之前应先评估水文性能。本工作的目的是评估位于加拿大东南部的两个小流域在遭受融雪和降雨事件影响下的SWAT模型的水文行为。评估了不同的计时方法，包括季节性影响。一年的校准使Nash-Sutcliffe系数（NS）在61％至83％之间变化，体积差异（D_v）在-10％至1％之间时可获得令人满意的日常性能，而在验证NS在40％至73％之间变化，D_v在-20％至-3％之间变化。特警模型很难调和两个季节。当分别使用冬季和夏季数据校准模型时，冬季的模型性能总是比夏季好得多。但是，当仅使用夏季观测值进行校准时，后者会大大改善。 [关键词2]设置；季节性影响；性能;雪融化模型；加拿大东南部；扑打;水质％加拿大农村流域的河流水质恶化值得关注。在这些流域中，土壤水评估工具（SWAT）模型可以帮助更好地了解与扩散污染有关的问题。 SWAT的大量文献记载的应用主要由降雨驱动的地区主导。鉴于加拿大的水文气候条件因长期存在的季节性积雪而有所不同，因此在进行任何水质模拟之前都需要对水文性能进行评估。本工作的目的是评估位于加拿大东南部的两个小流域在融雪和降雨条件下的SWAT模型的水文行为。评估了不同的校准方案，包括季节性影响。一年的校准提供令人满意的日常表现，纳什-苏克利夫效率（NS）在61％至83％之间，体积偏差（D_v）在-10％至1％之间，而在验证中，NS为40-73％，D_v在-20和-3％。特警模型很难协调两个季节。当分别使用冬季和夏季数据校准模型时，冬季的模型性能仍然比夏季好得多。但是，当仅提供夏季观测值进行校准时，后者会得到很大改善。相反，严格地基于冬季观测的标定与基于所有可用数据的标定相比并没有真正的优势。季节性影响；性能;融雪建模加拿大东南部；扑打;水质

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