Understanding the Factors That Influence Headwater Stream Flows in Response to Storm Events1
Notice bibliographique
Résumé
Stanfield, Les W. and Don A. Jackson, 2011. Understanding the Factors That Influence Headwater Stream Flows in Response to Storm Events. Journal of the American Water Resources Association (JAWRA) 1-22. DOI: 10.1111/j.1752-1688.2010.00518.x Abstract: Headwater drainage features (first- to second-order streams) are the capillaries of the landscape that, among other things, moderate the timing and volumes of water available to the riparian and aquatic ecosystems. How these features respond to summer rainfall is poorly understood. We studied how geology and an index of land use/land cover influenced peak flows following rainfall events in 110 headwater stream sites that were studied over a four-month period during a drought year. Highest peak flows were observed in the most urbanized catchments and in poorly drained soils, but specific responses were variable depending on both geology and land disturbance. Redundancy analysis indicated that both surficial geology and land disturbance were important factors influencing peak flows under drought conditions. We conclude that responses of these headwater streams to individual storms during drought conditions are unpredictable from data collected using our methods, but increased peak flows were associated with increased urban and agricultural development, but mitigated by surficial geology. These findings demonstrate the challenges to accurately predict flow conditions in headwater streams during periods of extreme weather that concurrently have the greatest potential effect on biota. The combination of these challenges and importance of such events indicates the need to develop new approaches to study and manage these resources.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».