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Enregistrement W2167223201 · doi:10.1002/hyp.1187

Wavelet analysis of inter‐annual variability in the runoff regimes of glacial and nival stream catchments, Bow Lake, Alberta

2003· article· en· W2167223201 sur OpenAlexafffundabout
Melissa J. Lafrenière, Martin Sharp

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaParks CanadaGeological Society of America
Mots-clésSnowmeltGlacial periodSnowpackSurface runoffHydrology (agriculture)Environmental scienceDrainage basinMeltwaterSTREAMSPrecipitationStreamflowGeologySnowDischargeGeomorphologyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Continuous wavelet analyses of hourly time series of air temperature, stream discharge, and precipitation are used to compare the seasonal and inter‐annual variability in hydrological regimes of the two principal streams feeding Bow Lake, Banff National Park, Alberta: the glacial stream draining the Wapta Icefields, and the snowmelt‐fed Bow River. The goal is to understand how water sources and flow routing differ between the two catchments. Wavelet spectra and cross‐wavelet spectra were determined for air temperature and discharge from the two streams for summers (June–September) 1997–2000, and for rainfall and discharge for the summers of 1999 and 2000. The diurnal signal of the glacial runoff was orders of magnitude higher in 1998 than in other years, indicating that significant ice exposure and the development of channelized glacial drainage occurred as a result of the 1997–98 El Niño conditions. Early retreat of the snowpack in 1997 and 1998 led to a significant summer‐long input of melt runoff from a small area of ice cover in the Bow River catchment; but such inputs were not apparent in 1999 and 2000, when snow cover was more extensive. Rainfall had a stronger influence on runoff and followed quicker flow paths in the Bow River catchment than in the glacial catchment. Snowpack thickness and catchment size were the primary controls on the phase relationship between temperature and discharge at diurnal time scales. Wavelet analysis is a fast and effective means to characterize runoff, temperature, and precipitation regimes and their interrelationships and inter‐annual variability. The technique is effective at identifying inter‐annual and seasonal changes in the relative contributions of different water sources to runoff, and changes in the time required for routing of diurnal meltwater pulses through a catchment. However, it is less effective at identifying changes/differences in the type of the flow routing (e.g. overland flow versus through flow) between or within catchments. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations139
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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