Generation of an Hourly Meteorological Time Series for an Alpine Basin in British Columbia for Use in Numerical Hydrologic Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Spatially distributed numerical hydrologic models are useful tools for examining the long-term impact of forest harvesting in mountainous basins on streamflow regime properties. Such models require the input of long-duration subdaily meteorological time series data that are not routinely available in mountainous headwater basins. A relatively simple method is presented for extending short-duration records by using a combined stochastic–empirical technique, and the approach is demonstrated using the Redfish Creek in British Columbia, Canada. Synthetic hourly precipitation, precipitation gradient, air temperature, temperature lapse rate, wind speed, relative humidity, solar beam and diffuse irradiance, and downward longwave irradiance for two station locations are generated in a three-step process: 1) hourly precipitation is generated using a clustered rectangular pulse point process, 2) daily meteorology is generated using a multivariate first-order autoregressive process, and 3) final hourly nonprecipitation meteorology is derived by disaggregating daily meteorology. Seasonal and annual precipitation means are reproduced to within 10% of observed. The skill of the generated nonprecipitation meteorological data to reproduce the statistical properties and diurnal structure of the observed data ranged from good to poor, with bias ranging from 0% to 500% and efficiency ranging from −76 to 0.93. Despite discrepancies in the generated meteorology, a comparison of annual hydrologic fluxes, spatial distribution of winter snow accumulation, flow duration, and average hydrographs, simulated using the Distributed Hydrology Soil Vegetation Model (DHSVM), indicates that model skill shows negligible response to the use of the generated subdaily meteorology.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».