Evaluating peak flow sensitivity to clear‐cutting in different elevation bands of a snowmelt‐dominated mountainous catchment
Notice bibliographique
Résumé
A hydrologic model of the mountainous snowmelt‐dominated Redfish Creek catchment (British Columbia) is used to evaluate Interior Watershed Assessment Procedure (IWAP) guidelines regarding peak flow sensitivity to logging in different elevation bands of a basin. Simulation results suggest that peak flow increases are caused by greater snow accumulation and melt in clear‐cut areas while similar evapotranspiration rates are predicted under forested and clear‐cut conditions during spring high flow. Snow accumulation and melt are clearly related to elevation, but the relationship between logging elevation and peak flow change is more complex than perceived in the IWAP. Logging in the bottom 20% of the catchment causes little or no change in peak flow because of the small low‐elevation snowpack and the timing of snowmelt, while clear‐cut area alone appears to be a good indicator of peak flow increases due to logging at higher elevation. Temporal variability in peak flow changes due to clear‐cutting is substantial and may depend more on temperatures during snowmelt than on the size of the snowpack. Long‐term simulations are needed to improve quantitative estimates of peak flow change while the importance of watershed topographic characteristics for snowmelt and peak flow generation must be further examined.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».