Topographic parameterization in continental hydrology: a study in scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Digital elevation models (DEMs) are useful and popular tools from which topographic parameters can be quickly and efficiently extracted for various hydrologic applications. DEMs coupled with automated methods for extracting topographic information provide a powerful means of parameterizing hydrologic models over a wide range of scales. However, choosing appropriate DEM scales for particular hydrologic modelling applications is limited by a lack of understanding of the effects of scale and grid resolution on land‐surface representation. The scale effects of aggregation on square‐grid DEMs of two continental‐scale basins are examined. Base DEMs of the Mackenzie and Missouri River basins are extracted from the HYDRO1k DEM of North America. Successively coarser grids of 2, 4, 8, … 64 km were generated from the ‘base’ DEMs using simple linear averaging. TOPAZ (Topographic Parameterization) was applied to the base and aggregated DEMs using constant critical source area and minimum source channel length values to extract topographic variables at varying scales or resolutions. The effects of changing DEM resolution are examined by considering changes in the spatial distribution and statistical properties of selected topographic variables of hydrological importance. The effects of increasing grid size on basin and drainage network delineation, and derived topographic variables, tends to be non‐linear. In particular, changes in overall basin extent and drainage network configuration make it impractical to apply a simple scaling function to estimate variable values for fine‐resolution DEMs from those derived from coarse‐resolution DEMs. Results also suggest the resolution to which a DEM can be reduced by aggregation and still provide useful topographic information for continental‐scale hydrologic modelling is that at which the mean hydraulic slope falls to approximately 1%. In this study, that generally occurred at a resolution of about 10 km. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».