MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2257164194

78. Spatial and Temporal Extension of Large Basin Hydrometeorological Records Using a Distributed Modelling Approach

2004· article· en· W2257164194 sur OpenAlexaboutno aff
Jürgen Lang, Janet H. P. Wong, Stephen J. Burges, Maurice Danard

Notice bibliographique

RevueTunnelling and Underground Space Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrometeorologyStructural basinEnvironmental sciencePrecipitationTerrainMesoscale meteorologyStreamflowElevation (ballistics)Hydrology (agriculture)Hydrological modellingClimatologyDrainage basinLand coverMeteorologyLand useGeologyGeographyCartographyMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of simulation models to analyse impacts of water management decisions for large river basins is constrained by lack of available streamflow and meteorological records of adequate duration, quality, and spatial distribution. This paper describes an effort to extend the limited meteorological and hydrometric records for the Peace River basin, an area encompassing nearly 300,000 km2 in western Canada. For temperature and precipitation, continuous spatial and temporal datasets were developed for 1909–1997 using a combination of surface observations, coarse mesh upper air data, and a mesoscale boundary layer model incorporating terrain effects. An analogue technique was used for the period prior to the availability of upper air data. A distributed hydrological model “WATFLOOD/SPL” with parameterization based on land cover Grouped Response Units (GRUs) was applied to the basin. The model is an effective tool for estimating streamflows from ungauged areas and for running long-term water management simulations,

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,693

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTunnelling and Underground Space TechnologyMême sujetHydrology and Watershed Management StudiesTravaux en français237 207