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Enregistrement W2407002944

LONG-TERM STREAMFLOW SENSITIVITY TO RAINFALL VARIABILITY UNDER IPCC SRES CLIMATE CHANGE SCENARIO

2004· article· en· W2407002944 sur OpenAlexaboutno aff
Boosik Kang, Jorge-A.-Ramirez Jorge a. ramirez

Notice bibliographique

RevueWater Engineering Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Agricultural Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreamflowEnvironmental scienceClimate changeClimatologyScale (ratio)PopulationTerm (time)Surface runoffDrainage basinGeographyGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long term streamflow regime under virtual climate change scenario was examined. Rainfall forecast simulation of the Canadian Global Coupled Model (CGCM2) of the Canadian Climate Center for modeling and analysis for the IPCC SRES B2 scenario was used for analysis. The B2 scenario envisions slower population growth (10.4 billion by 2010) with a more rapidly evolving economy and more emphasis on environmental protection. The relatively large scale of GCM hinders the accurate computation of the important streamflow characteristics such as the peak flow rate and lag time, etc. The GCM rainfall with more than 100km scale was downscaled to 2km-scale using the space-time stochastic random cascade model. The HEC-HMS was used for distributed hydrologic model which can take the grid rainfall as input data. The result illustrates that the annual variation of the total runoff and the peak flow can be much greater than rainfall variation, which means actual impact of rainfall variation for the available water resources can be much greater than the extent of the rainfall variation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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