Spring flood reconstruction from continuous and discrete tree ring series
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a method to reconstruct past spring flood discharge from continuous and discrete tree ring chronologies, since both have their respective strengths and weaknesses in northern environments. Ring width or density series provide uninterrupted records that are indirectly linked to regional discharge through a concomitant effect of climate on tree growth and streamflow. Conversely, discrete event chronologies constitute conspicuous records of past high water levels since they are constructed from trees that are directly damaged by the flood. However, the uncertainty of discrete series increases toward the past, and their relationships with spring discharge are often nonlinear. To take advantage of these two sources of information, we introduce a new transfer model technique on the basis of generalized additive model (GAM) theory. The incorporation of discrete predictors and the evaluation of the robustness of the nonlinear relationships are assessed using a jackknife procedure. We exemplify our approach in a reconstruction of May water supplies to the Caniapiscau hydroelectric reservoir in northern Quebec, Canada. We used earlywood density measurements as continuous variables and ice‐scar dates around Lake Montausier in the James Bay area as a discrete variable. Strong calibration (0.57 < 0.61 < 0.75) and validation (0.27 < 0.44 < 0.58) R 2 statistics were obtained, thus highlighting the usefulness of the model. Our reconstruction suggests that, since ∼1965, spring floods have become more intense and variable in comparison with the last 150 years. We argue that a similar procedure can be used in each case where discrete and continuous tree ring proxies are used together to reconstruct past spring floods.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».