Prediction of stream‐flow regime using ecological classification zones
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrologic classification is useful for data organization, transfer of model parameters and estimation of hydrologic sensitivity to disturbance and climatic change. Stream‐flow regime has frequently been used as a basis for classification, typically by mapping regimes defined by stream‐flow data from a gauging network. As an alternative, we hypothesized that ecological classification systems can predict stream‐flow regime because they are based on the same characteristics that control run‐off generation (soils, climate and topography). A multivariate regression tree (MRT) was used to relate stream‐flow regime to the fractional coverages of the Biogeoclimatic Ecological Classification (BEC) zones within the catchment for gauged streams in British Columbia, Canada. Although the MRT identified a realistic set of regimes, only a small number of BEC zones were used as predictors, reflecting bias in the gauging network. To avoid this bias, we used a water balance model to compute mean monthly stream flow for 932 ungauged basins in British Columbia that were generated with areas between 10 and 1000 km2; these monthly stream flows were used to train an MRT model based on BEC zone coverages. This model predicted the regime at gauged basins nearly as accurately as the water balance model for pluvial, nival and glacier‐supported nival regimes. Difficulties occurred in smaller basins and in specific regions where the local BEC zones were not included as predictors. Coastal hybrid nivo–pluvial regimes were poorly predicted. With further development, ecological classification systems could have great value as a tool for hydrologic classification for both research and operational applications. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».