Comparison of threshold hydrologic response across northern catchments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nine mid‐latitude to high‐latitude headwater catchments – part of the Northern Watershed Ecosystem Response to Climate Change (North‐Watch) programme – were used to analyze threshold response to rainfall and snowmelt‐driven events and link the different responses to the catchment characteristics of the nine sites. The North‐Watch data include daily time‐series of various lengths of multiple variables such as air temperature, precipitation and discharge. Rainfall and meltwater inputs were differentiated using a degree‐day snowmelt approach. Distinct hydrological events were identified, and precipitation‐runoff response curves were visually assessed. Results showed that eight of nine catchments showed runoff initiation thresholds and effective precipitation input thresholds. For rainfall‐triggered events, catchment hydroclimatic and physical characteristics (e.g. mean annual air temperature, median flow path distance to the stream, median sub‐catchment area) were strong predictors of threshold strength. For snowmelt‐driven events, however, thresholds and the factors controlling precipitation‐runoff response were difficult to identify. The variability in catchments responses to snowmelt was not fully explained by runoff initiation thresholds and input magnitude thresholds. The quantification of input intensity thresholds (e.g. snow melting and permafrost thawing rates) is likely required for an adequate characterization of nonlinear spring runoff generation in such northern environments. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».