Drought, Tree Rings and Water Resource Management in Colorado
Notice bibliographique
Résumé
Bridging the gap between scientific knowledge and the application of this knowledge to resource management is a challenging task. Recently, a major drought in the western United States provided a "window of opportunity" to address the application of paleohydrologic data to water resource management. This drought played an important role in reminding water providers and resource managers that droughts are a natural part of the climate and that understanding the range of natural drought variability is critical for long-term planning. In Colorado, the water year 2002 was of particular concern to water providers as flows were the lowest on record at many gauges. The frequency of occurrence of this extreme event could not be assessed with the length-limited gauge records. This motivated water managers to examine the longer records of hydroclimatic variability provided by proxy data from tree rings. The interest in the information derived from tree-ring records provided an impetus for collaborations with a number of water providers, both municipal and rural. The partnerships with two of these providers are described. At Denver Water, tree-ring reconstructions are being used directly as input to a water system model to assess the reliability of water supply under a broader range of conditions than afforded by the gauge record alone. For the Rio Grande Water Conservation District, the extended record of streamflow variability has provided more qualitative information relevant for placing 20th century hydroclimatic variability into a multi-century context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».