The importance of the air temperature variable for the snowmelt runoff modelling using the SRM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Runoff regimes in most northern basins are controlled by the melting snow cover. A common method for evaluating runoff consists in correlating ambient air temperature and recorded hydrometric gauge values. The air temperature is the principal variable to estimate the importance of the melting of the snow cover when using a global conceptual model such as the snowmelt runoff model (SRM). The temperature, which is often only measured at one weather station, must be extrapolated to the whole basin according to some kind of lapse rate. This extrapolation often assumes that air temperature is representative for a wide region, which is often not the case. The estimation of temperature values is critical, especially for large basins where the surface processes are largely influenced by a forest cover. This project has two objectives: (1) applying a mostly high mountain SRM to the Batiscan River Basin, in the Province of Québec, an area occupied by a forest with a rolling hill topography; (2) investigate the impact of the extrapolation strategy for estimating temperature values and its importance in the runoff modelling. A statistical comparison between the different modelling attempts was performed. This allowed us to obtain a sensitivity analysis of the snow runoff modelling in relation to the extrapolation of the temperature values. Our results showed that the weather station, used to perform the runoff modelling, should be located in the most representative land cover of the study area. Otherwise, the values of a synthetic regional weather station were more reliable for the modelling. Finally, before pursuing any snowmelt modelling with the SRM, the temperature values must be evaluated based on the location of the weather station to see if they are representative of the total study area. 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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».