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Enregistrement W2082492974 · doi:10.1061/(asce)he.1943-5584.0001106

Hydrologic Memory Patterns Assessment over a Drought-Prone Canadian Prairies Catchment

2014· article· en· W2082492974 sur OpenAlexafffundabout
C. O. Agboma, Leonard M. Lye

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrologic Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesAtlantic Canada Opportunities AgencyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésEnvironmental scienceDrainage basinHydrology (agriculture)Water storageInfiltration (HVAC)Surface runoffWater contentHydrological modellingClimatologyGeologyGeographyEcologyMeteorologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the persistence in land surface processes, such as that in the deep subsurface moisture storage, has great implications for seasonal weather prediction over a drainage basin. The Canadian Prairies is a region of intense and recurrent drought outbreaks with myriad negative impacts on the regional ecosystem as well as on all sectors of the Prairies’ economy due to high mitigation costs associated with these frequent outbreaks. Given that there are neither physical observations of soil moisture at depths of hydrological importance nor measurements of the total water storage over drought-prone Canadian Prairies subcatchments, this places constraints on studies that focus on the assessments of the interrelationship between the land surface and atmospheric processes. This study focuses on the estimation of the memory in the simulated deep soil moisture and total water storages over the 406,000 km2 Saskatchewan River Basin (SRB) in the Canadian Prairies using a physically based land surface model. The variable infiltration capacity (VIC) hydrological model was developed and deployed in simulating the deep soil moisture in conjunction with the total water storage over this large catchment. In developing a suitable hydrological model for the SRB, parameters estimated from the calibrated and validated hydrological model for the adjacent Upper Assiniboine River Basin (UARB) were transferred. Subsequently, the memory in the anomalies associated with the meteorological variables, simulated deep moisture and total water storage components in conjunction with the computed terrestrial storage deficit indices (TSDIs) estimated from the gravity recovery and climate experiment (GRACE) remote-sensing satellite system and the VIC model were assessed. Given the degree of agreement in the estimated memory associated with the hydrologic model-based terrestrial storage deficit indices with those estimated for the simulated deep moisture storage anomalies over this catchment, this study concludes that the latter could also be used in characterizing the severity of frequent Canadian Prairies droughts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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