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Enregistrement W1599720646 · doi:10.1002/hyp.9409

Topographic analysis for the prairie pothole region of Western Canada

2012· article· en· W1599720646 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPothole (geology)Surface runoffHydrology (agriculture)Environmental scienceStructural basinDrainage basinDrainageRunoff modelCurrent (fluid)GeologyGeographyGeomorphologyEcologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The unique topography of the pothole region of the North American prairies creates challenges for properly determining basin contributing area. Numerous depressions or potholes within the landscape impound runoff. However, potholes can ‘fill‐spill’ resulting in surface water connections between the potholes. Surface water connectivity between potholes ultimately influences basin contributing area. Currently, automated methods, such as landscape analysis tools, treat depressions in the landscape as artifacts and simply fill the depressions to delineate a drainage basin. Using this method to calculate contributing area assumes that all surface storage has been satisfied (threshold) and the drainage basin will contribute 100% of its area for all runoff events. However, most runoff events in the prairie pothole region are pre‐threshold events that contribute only a portion of surface runoff to the outlet. These pre‐threshold events have surface storage that varies because of antecedent water levels and have a variable or dynamic potential to store further runoff in the basin. Government agencies have developed methodologies for determining pre‐threshold contributing areas, but these methodologies do not incorporate current technologies and, as a result, have limitations. We propose an automated method for determining contributing area that incorporates the fill‐spill of prairie potholes. The algorithm, which uses the D‐8 drainage direction method, automates a methodology for identifying and quantifying runoff contributing area. Any algorithm that determines pre‐threshold contributing area, must allow the DEM to be filled in an incremental manner. This will simulate increasing pond levels, and the resulting decrease in available storage in the basin, in response to runoff events. The SPILL algorithm is an iterative solution that increases the magnitude of input runoff events and records the decreasing change in available surface storage and the increase in contributing area until the storage threshold is reached and the contributing area reaches 100%. Through application of the algorithm on prairie pothole region basins, we test proposed conceptual curves that describe a hypothesized non‐linear relationship between decreasing potential storage in the landscape and contributing area. Results indicate that the proposed conceptual curves represent the relationship between potential surface storage and contributing area in the test basins very well. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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