Canadian streamflow trend detection: impacts of serial and cross-correlation
Notice bibliographique
Résumé
The nonparametric Mann-Kendall (MK) statistical test has been widely applied to assess the significance of trends in hydrological time series. It is known that the existence of serial correlation in a time series will affect the ability of the test to assess the site significance of a trend; and the presence of cross-correlation among sites in a network will influence the ability of the test to evaluate the field significance of trends over the network. This study proposes to use a trend-free pre-whitening (TFPW) procedure to remove serial correlation from time series, and hence to eliminate the effect of serial correlation on the MK test. An additional bootstrap test with preserving the cross-correlation structure of a network is proposed to assess the field significance of upward and downward trends over the network separately. At the significance level of 0.05, the site significance of trends in Canadian annual minimum, mean, and maximum daily streamflows with 30-, 40- and 50-year records was assessed by the MK test with the TFPW procedure (TFPW-MK). The spatial illustration of the significant trends at sites indicates that: (a) the 30-year annual minimum and mean daily flows significantly decreased in the regions of southern British Columbia (BC), around the centre of Prairie Provinces, and in Atlantic Provinces, and significantly increased in the region of northern BC and Yukon Territory; and (b) the annual maximum daily flow significantly decreased across southern Canada. The field significance of trends over the whole country was evaluated by the bootstrap test at the significance level of 0.05 and none of the three flow regimes experienced field-significant changes.
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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 | 0,010 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».