Regression‐based approach to low flow prediction in the Maryland Piedmont region under joint climate and land use change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examine the low flow records for six urbanized watersheds in the Maryland Piedmont region and develop regression equations to predict annual minimum low flow events. The effects of both future climate (based on precipitation and temperature projections from two climate models: Hadley and the Canadian Climate Centre (CCC)) and land use change are incorporated to illustrate possible future trends in low flows. A regression modelling approach is pursued to predict the minimum annual 7‐day low flow estimates for the proposed future scenarios. A regional regression model was calibrated with between 10 and 50 years of daily precipitation, daily average temperature, annual imperviousness, and the daily observed flow time‐series across six watersheds. Future simulations based on a 55 km 2 urbanizing watershed just north of Washington, DC, were performed. When land use and climate change were employed singly, the former predicted no trends in low flows and the latter predicted significant increasing trends under Hadley and no trends under CCC. When employed jointly, however, low flows were predicted to decrease significantly under CCC, whereas Hadley predicted no significant trends in low flows. Antecedent precipitation was the most influential predictor on low flows, followed by urbanization. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».