Quantifying the Impact of Hydrometric Network Reductions on Regional Streamflow Prediction in Northern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Hydrometric monitoring in northern Canada, as in much of the country, was reduced during the mid-1990s in response to fiscal pressures on the federal government. This study uses a combination of canonical correlation and multiple regression analysis to quantify the influence of discontinuing these gauges on prediction of ungauged streamflows in the region. Thirty-four stations in the Mackenzie Basin measuring streamflow from catchments in the Yukon, the Northwest Territories, northern Alberta and northern British Columbia were selected for the analysis. Twelve of the 34 stations are now closed. The difference in the predictive capability, as determined by a jack-knife procedure, between using only the active stations versus using both active and discontinued stations is assumed to represent the impacts of reducing the network size. When the 12 closed stations were not used in the analysis, extrapolation error increased by ~16% for all flow regimes. Uncertainty, as expressed by the confidence interval, remained the same for the average streamflow regime but doubled for the high flow regime. Changes in climate and the landscape will eventually result in the data from the discontinued stations being inappropriate for use in engineering design, resulting in the estimated increased error and uncertainty in streamflow prediction reported here. This uncertainty is likely to be dealt with by over-designing structures, a costly measure in northern Canada. Conversely, the risks associated with under-design could increase.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».