Snow depth and streamflow relationships in large North American watersheds
Notice bibliographique
Résumé
Snowmelt runoff in the spring is an important component in regional hydrologic systems in the northern United States and Canada, having a vital influence on water resources. In northern latitude rivers, snowmelt runoff provides a considerable volume of freshwater to drive circulation in the Arctic Ocean. This project defines and analyzes patterns of snow volume and discharge in major North American watersheds and determines the strength and form of the associated relationships. The results are used to develop statistical models applicable to individual watersheds, including the Yukon and Mackenzie basins in northern Canada and Alaska, the Saskatchewan basin in southern Canada, and the Missouri and upper Mississippi watersheds in the northern United States. It is shown that snow volume can predict winter and early spring discharge in all watersheds in the study region, with the best model performance in the higher‐latitude Yukon and Mackenzie basins during late fall and winter accumulation. In the lower‐latitude Missouri and upper Mississippi basins, despite additional influences of rain on discharge patterns, the statistical models based on snow volume were still able to estimate streamflow with percent relative error around 50%. To improve modeled discharge estimates during peak spring runoff, additional snow cover variables, including the value and timing of peak snow volume and the duration of snowmelt, were compared with peak annual discharge during periods of intense snowmelt. Significant results were found to occur in the Yukon and Saskatchewan basins owing to the extreme sensitivity to snowmelt runoff and fast river response times.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».