Temporal evolution of low‐flow regimes in Canadian rivers
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates temporal evolution of 1‐, 7‐, 15‐, and 30‐day annual and seasonal low‐flow regimes of pristine river basins, included in the Canadian reference hydrometric basin network (RHBN), for three time frames: 1974–2003, 1964–2003, and 1954–2003. For the analysis, the RHBN stations are classified into three categories, which correspond to stations where annual low flows occur in winter only, summer only, and both summer and winter seasons, respectively. Unlike in previous studies for the RHBN, such classification is essential to better understand and interpret the identified trends in low‐flow regimes in the RHBN. Nonparametric trend detection and bootstrap resampling approaches are used for the assessment of at‐site temporal trends under the assumption of no persistence or short‐term persistence (STP). The results of the study demonstrate that previously suggested prewhitening and trend‐free prewhitening approaches, for incorporating the effect of STP on trend significance, are not adequate for reliably identifying trends in low‐flow regimes compared to a simple bootstrap‐based approach. The analyses of 10 relatively longer records reveal that trends in low‐flow regimes exhibit fluctuating behavior, and hence, their temporal and spatial interpretations appear to be sensitive to the time frame chosen for the analysis. Furthermore, under the assumption of long‐term persistence (LTP), which is a possible explanation for the fluctuating behavior of trends, many of the significant trends in low‐flow regimes, noted under the assumption of STP, become nonsignificant and their field significance also disappears. Therefore correct identification of STP or LTP in time series of low‐flow regimes is very important as it has serious implications for the detection and interpretation of trends.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».