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Enregistrement W1990581467 · doi:10.1002/hyp.161

Scaling aspects of river flow routing

2001· article· en· W1990581467 sur OpenAlexaff
Vivek K. Arora, Frank Seglenieks, Nick Kouwen, Eric D. Soulis

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreamflowRouting (electronic design automation)Environmental scienceFlow (mathematics)Surface runoffFlow routingHydrology (agriculture)Drainage basinScalingGeologyComputer scienceGeographyMathematicsCartographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Scaling aspects of river flow routing are studied by comparing two flow routing schemes, one designed for use in coupled general circulation models (GCMs) and operated at large spatial scales (∼350 km), and the other designed for use in typical hydrological applications at small spatial scales (∼25 km). The same runoff data are used as input into the two routing schemes, and comparisons are made between mean annual, mean monthly and daily streamflow simulated at four locations within the Mackenzie River Basin. The results suggest that for the purpose of realistically modelling monthly streamflow at the mouth of the rivers in GCMs, flow routing at large spatial scales gives similar results. However, the amplitude of the annual streamflow cycle is slightly but characteristically larger, when routing is performed at large spatial scales. Flow routing at large spatial scales also results in overestimation of high flows, while low flows are underestimated. Copyright © 2001 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,210 · 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.

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

Citations53
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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