Memory effects of depressional storage in Northern Prairie hydrology
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The hydrography of the Prairies of western Canada and the north‐central United States is characterized by drainage into small depressions, forming wetlands rather than being connected to a large‐scale drainage system. In droughts, many of these water bodies completely dry up, while in wet periods, their expansion can cause infrastructure damage. As wetlands expand and contract with changing water levels, connections among them are formed and broken. The change in hydrographic connectivity dynamically changes the hydrological response of basins by controlling the area of the basin which contributes discharge to local streams.The objective of this research was to determine the behaviour of prairie basins dominated by wetlands through two sets of simulations. The first consisted of application and removal of water (simulating runoff and evaporation) from a LiDAR digital elevation model (DEM) of a small basin in the south‐east of the Canadian Province of Saskatchewan. Plots of water surface area and of contributing area against depressional storage showed evidence of hysteresis, in that filling and emptying curves followed differing paths, indicating the existence of memory of prior conditions. It was demonstrated that the processes of filling and emptying produced differing changes in the frequency distributions of wetland areas, resulting in the observed hysteresis.Because the first model was computationally intensive, a second model was built to test the use of simpler wetland representations. The second model used a set of interconnected wetlands, whose frequency distribution and connectivity were derived from the original LiDAR DEM. When subjected to simple applications and removal of simulated water, the second model displayed hysteresis loops similar to those of the first model. The implications for modelling prairie basins are discussed. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
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.
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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 découle