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Enregistrement W2560872482 · doi:10.14796/jwmm.c412

Simulating the Upper St. Johns River for Extreme Events

2016· article· en· W2560872482 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher Brown, Amanda E. Tancreto

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedHydrology (agriculture)OceanographyEnvironmental scienceArchaeologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The St. Johns River is one of the most important river systems in Florida.The watershed begins in East Central Florida and discharges to the Atlantic Ocean east of Jacksonville, Florida.The watershed is susceptible to large rainfall events including tropical storms and hurricanes and is topographically flat such that flooding is a real concern.The Upper St. Johns River Basin (USJRB) encompasses an area of approximately 4 530 km 2 .USJRB mainly comprises marsh and agricultural land types including man-made storage areas used for flood control and environmental management, and includes numerous water control structures.The Middle St. Johns River Basin (MSJRB) is downstream of the USJRB and covers an area of approximately 3 100 km 2 .The land use in this region is dominated by more urbanized areas including parts of Orlando.Recently, researchers at the University of North Florida developed a preliminary HEC-HMS rainfall-runoff model of the USJRB and a portion of the MSJRB.The model domain covers roughly 5 200 km 2 and includes numerous subbasins.The model was calibrated and verified against observed data recorded between 2007 and 2011 and including a large tropical storm event.This new study expands the use and scope of the model by examining extreme rainfall events and resulting flows that may occur in the future under possible climate change scenarios.First, the model is used to simulate a hypothetical probable maximum precipitation (PMP) event.Then, the model is used to simulate the same PMP event but with future climate change forcing added.Lastly, the model is used to simulate two 100 y rainfall events occurring in the same week.This study provides the simulation results, compares them to historical flow data at key locations within the model domain, and then finishes with a discussion of water resources planning considerations for the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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