Field study on drainage densities and rescaled width functions in a high‐altitude alpine catchment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper addresses the effect of accurately mapping spatially heterogeneous drainage densities in high‐altitude alpine basins on Rescaled Width Functions (RWFs), used in some applications as a minimalist model of the hydrologic response. The channel network and 373 of its channel heads were mapped in the field in a high mountain catchment in the Swiss Alps. The mapped channel network is characterized by highly uneven drainage density, here described by the distribution of the length to the first channelized site computed along steepest descent from any unchannelled site. Various channel networks were extracted from a 1 m lidar‐derived digital terrain model and compared with the field‐mapped channel network using geomorphologic parameters, hillslope‐to‐channel distance and RWFs. Our results show that the channel network derived by statistical analysis of surface morphology is consistent with the field‐mapped network. Larger discrepancies were observed when the channel network was obtained with classical threshold‐based approaches relying on cumulative drainage area and local slope. The actual arrangement of the drainage densities has a significant impact on the RWFs. The discrepancy was largest between RWFs derived from classical extraction methods and RWFs derived with the field‐mapped network, indicating an inappropriate extraction of the channelled portion of the high‐altitude catchment that is a reflection of the variety of channel initiation processes. Our results suggest that spatial heterogeneity of the drainage density might play an important role in modelling streamflow generation. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».