Validation and Use of a Semidistributed Hydrological Modeling System to Predict Short-Term Effects of Clear-Cutting on a Watershed Hydrological Regime
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle