Shopping for hydrologically representative connectivity metrics in a humid temperate forested catchment
Notice bibliographique
Résumé
In order for connectivity to serve as an effective diagnostic classification tool of hydrological behavior, it clearly matters (1) how it is measured and (2) whether the chosen measures are correlated not only to catchment‐scale antecedent moisture conditions but also to streamflow discharges. Previous studies have advocated that connectivity in shallow soil moisture patterns induces threshold‐like changes in runoff in temperate rangeland catchments but not in temperate humid forested catchments. We argue that in the latter environments, capturing critical spatial organization in soil moisture patterns depends on the way the chosen connectivity metric is built. We therefore tested a large selection of 2‐D and 3‐D connectivity measures in a temperate humid forested catchment (Laurentians, Canada). Computations were based on continuous soil moisture patterns collected on 16 occasions at four soil depths and then transformed into indicator patterns using either time‐variable or time‐invariant thresholds. Assessments of connectivity were variable depending on the computed metric, as just a few measures were significantly correlated with both antecedent moisture conditions and catchment discharges. In particular, topography‐based connectivity metrics reflected changes in catchment macrostate and stormflow response better than omnidirectional methods. Also, source‐to‐stream connectivity metrics were more hydrologically sensitive than metrics that did not consider the spatial linkage to the stream channel. These conclusions stress the importance of searching for the right connectivity metric for hydrologic prediction, especially in humid forested environments that exhibit much larger variability in soil hydrologic properties than temperate rangeland catchments.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».