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Enregistrement W1844164928 · doi:10.1002/hyp.10462

Modelling of wildfire impacts on catchment hydrology applied to two case studies

2015· article· en· W1844164928 sur OpenAlexafffundabout
Vinod Mahat, A. Anderson, U. Silins

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesBC Hydro
Mots-clésEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Drainage basinStreamflowCatchment hydrologyHydrological modellingClimatologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We used a conceptual modelling approach on two western Canadian mountainous catchments that were burned in separate wildfires in 2003 to explore the potential of using modelling approaches to generalize post‐wildfire catchment hydrology in cases where pre‐wildfire hydrologic data were present or absent. The Fishtrap Creek case study (McLure fire, British Columbia) had a single gauged catchment with both pre‐fire and post‐fire data, whereas the Lost Creek case study (Lost Ck. fire, Alberta) had several instrumented burned and reference catchments providing streamflows and climate data only for the post‐wildfire period. Wildfire impacts on catchment hydrology were assessed by comparing pre‐wildfire and post‐wildfire model calibrated parameter sets for Fishtrap Creek (Fishtrap Ck.) and the calibrated parameters of two burned (South York Ck. and Lynx Ck.) and two unburned (Star Ck. and North York Ck.) catchments for Lost Ck. Model predicted streamflows for burned catchments were compared with unburned catchments (pre‐fire in the case of Fishtrap Ck. and unburned in the case of the Lost Ck.). Similarly, model predicted streamflows from unburned catchments were compared with burned catchments (post‐fire in the case of Fishtrap Ck. and burned in the case of the Lost Ck.). For Fishtrap Ck., different model parameters and streamflow behaviour were observed for pre‐wildfire and post‐wildfire conditions. However, the burned and unburned model results from the Lost Ck. wildfire did not show differing streamflow responses to the wildfire. We found that this hydrological modelling approach is suitable where pre‐wildfire and post‐wildfire data are available but may provide limited additional insights where pre‐disturbance hydrologic data are unavailable. This may in part be because the conceptual modelling approach does not represent the physical catchment processes, whereas a physically based model may still provide insights into catchment hydrological response in these situations. Copyright © 2015 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,233 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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