Validation and Use of a Semidistributed Hydrological Modeling System to Predict Short-Term Effects of Clear-Cutting on a Watershed Hydrological Regime
Notice bibliographique
Résumé
The Gestion Intégrée des Bassins versants à l'aide d'un Système Informatisé (GIBSI), a semidistributed hydrological modeling system, was evaluated for its ability to simulate the impact of deforestation on the hydrological regime of the Famine River watershed (728 km2), a subwatershed of the Chaudière River, Québec, Canada. Annual, spring and summer, and low-water runoff, as well as peak flows, were estimated for both a base-case scenario and a deforestation scenario using 31 annual meteorological series. GIBSI simulated an average increase of annual runoff after clear-cutting of 57% (268 mm) and the proportion of runoff to precipitation increased from 40% to 63%. The average increase in spring runoff was 25%, while in summer it was 138%. For summer low-flow periods, GIBSI simulated an average increase in runoff of 102%. For spring and summer peak-flow rates, hydrographs generated by GIBSI showed that average spring peak flows were increased after deforestation by 26% while summer peak flows were increased by 101%. Differences between spring and summer runoffs as well as peak-flow rates are due to changes in the degree of saturation of the soil and actual evapotranspiration between the two scenarios. Hence, while land-use changes have a substantial impact on summer runoff and low flows, they have little impact on extreme peak-flow events, especially during spring (less than 10% or more than 90% nonexceeding probability). This suggests that land use has a limited role in controlling these extreme events. The simulation results obtained by GIBSI were consistent with those found in the literature. Therefore, GIBSI offers potential as a management tool for investigating prevention and reduction measures of deforestation effects on the hydrological regime of a watershed.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».