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Enregistrement W1967622273 · doi:10.4236/jwarp.2015.71002

Spatial-Temporal Dynamics of Runoff Generation Areas in a Small Agricultural Watershed in Southern Ontario

2015· article· en· W1967622273 sur OpenAlexaffabout
Kamran Chapi, Ramesh Rudra, S. I. Ahmed, Alamgir Akhtar Khan, Bahram Gharabaghi, W. T. Dickinson, Pradeep Goel

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Resource and Protection · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface runoffWatershedHydrology (agriculture)Environmental scienceInfiltration (HVAC)Runoff curve numberWeirWatershed areaStreamflowSpatial variabilityEcologyGeographyMeteorologyDrainage basinGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The identification of runoff generating areas (RGAs) within a watershed is a difficult task because of their temporal and spatial behavior. A watershed was selected to investigate the RGAs to determine the factors affecting spatio-temporally in southern Ontario. The watershed was divided into 8 fields having a Wireless System Network (WSN) and a V-notch weir for flow and soil moisture measurements. The results show that surface runoff is generated by the infiltration excess mechanism in summer and fall, and the saturation excess mechanism in spring. The statistical analysis suggested that the amount of rainfall and rainfall intensity for summer (R2 = 0.63, 0.82) and fall (R2 = 0.74, 0.80), respectively, affected the RGAs. The analysis showed that 15% area generated 85% of surface runoff in summer, 100% of runoff in fall, and 40% of runoff in spring. The methodology developed has potential for identifying RGAs for protecting Ontario’s water resources.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,169 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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