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Enregistrement W1971513232 · doi:10.1002/hyp.1354

Regional dimensionless hydrograph for Alberta foothills

2003· article· en· W1971513232 sur OpenAlexaffabout
Ivan Muzik, Chiadih Chang

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrographDimensionless quantityRunoff modelSurface runoffHydrology (agriculture)WatershedEnvironmental scienceLagGeologyComputer scienceGeotechnical engineeringMechanicsPhysicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The majority of hydrologic engineering applications deal with ungauged watersheds. Various empirical methods are available for synthesizing unit hydrographs for ungauged watersheds from information obtained from maps or field inspection of the watershed. An alternative to the employment of generalized synthetic unit hydrographs is to develop a regional dimensionless hydrograph to characterize the local rainfall‐runoff processes better. The derivation of such a dimensionless hydrograph is described for Alberta foothills, based on the analysis of 31 basins and 61 rainfall‐runoff events. The analysis shows that it is possible to derive a representative dimensionless hydrograph for the region with reasonable accuracy by averaging the observed direct runoff hydrographs converted into a dimensionless form. However, considerable uncertainty is associated with the estimation of the excess rainfall duration and the lag time of the events analysed. The lag time is the key parameter needed to convert the regional dimensionless hydrograph into an ungauged watershed unit hydrograph. Possible reasons for unexplained lag time variations are discussed. The regional dimensionless hydrograph developed and lag time curve were used to regenerate the original 61 hydrographs. Results were compared with the generalized Soil Conservation Service dimensionless unit hydrograph which tended to produce larger errors in predicted peak flows. Error analysis indicates the limits of accuracy that may be expected from the method. Copyright © 2003 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 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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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