Spatial and temporal variability of freshwater discharge into the <scp>G</scp>ulf of <scp>A</scp>laska
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A study of the freshwater discharge into the Gulf of Alaska (GOA) has been carried out. Using available streamgage data, regression equations were developed for monthly flows. These equations express discharge as a function of basin physical characteristics such as area, mean elevation, and land cover, and of basin meteorological characteristics such as temperature, precipitation, and accumulated water year precipitation. To provide the necessary input meteorological data, temperature and precipitation data for a 40 year hind‐cast period were developed on high‐spatial‐resolution grids using weather station data, PRISM climatologies, and statistical downscaling methods. Runoff predictions from the equations were found to agree well with observations. Once developed, the regression equations were applied to a network of delineated watersheds spanning the entire GOA drainage basin. The region was divided into a northern region, ranging from the Aleutian Chain to the Alaska/Canada border in the southeast panhandle, and a southern region, ranging from there to the Fraser River. The mean annual runoff volume into the northern GOA region was found to be 792 ± 120 km 3 yr −1 . A water balance using MODIS‐based evapotranspiration rates yielded seasonal storage volumes that were consistent with GRACE satellite‐based estimates. The GRACE data suggest that an additional 57 ± 11 km 3 yr −1 be added to the runoff from the northern region, due to glacier volume loss (GVL) in recent years. This yields a total value of 849 ± 121 km 3 yr −1 . The ease of application of the derived regression equations provides an accessible tool for quantifying mean annual values, seasonal variation, and interannual variability of runoff in any ungaged basin of interest.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».