Integrating web-GIS and hydrological model: a case study with google maps and IHACRES in the Oak Ridges Moraine area, Southern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The purposes of this paper are to examine the current research about the integration between GIS (Geographic Information System) and hydrological models and to present a system with the integration between Google Maps and IHACRES (Identification of unit Hydrographs And Component flows from Rainfall, Evaporation and Streamflow data) model to predict the streamflow in the Oak Ridge Moraine, Southern Ontario, Canada. Compared with other integrated systems, this system has several advantages. Firstly, this system is independent of platform and does not require the installation of the expensive GIS software. The users only need Web browser to access the whole system. Secondly, compared with the systems integrated with the web-GIS, such as ESRI ArcIMS, this system has another advantage. Because Google Maps can provide crucial spatial information including high resolution images, road network, etc., the developers only need to process part of spatial data, such as basin boundary, stream network and temporal data. This characteristic can significantly decrease the development cost and time. Finally, unlike other integrated systems, this system only needs very limited GIS and hydrology knowledge and the user interface is based on friendly Google Maps. This advantage significantly eliminates the obstacles for the public to access this integrated system.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».