Étude d'impact hydrologique de changements d'utilisation du sol sur le bassin de la rivière Raisin par simulations historiques avec le modèle à bases physiques semi-spatialisé HYDROTEL.
Notice bibliographique
Résumé
The impact of various land-use changes on the hydrology of the Raisin River in Eastern Ontario was studied using simulation with the physically based semi-distributed hydrological model HYDROTEL. First, we have simulated the impact of the real land-use change which happened on the watershed between 1964 and 1978, on daily flow and soil water content. The increasing importance of cash crop in the agricultural landscape, in particular corn, and the increase in the forested area resulted in a decrease in the variability of hydrological conditions. Second, we have simulated a series of theoretical land-use scenarios, such as a totally forested watershed, a watershed entirely covered by cash crops, and a forested watershed with wetlands, in order to discriminate between the influence of particular land uses found on the watershed in the last thirty years. Cash crop is the land use which produced the most extreme conditions of all land uses tested, with spring flood happening earlier and with more intensity and low flow being the lowest. Following the two simulation exercises, it appears that from 1964 to 1978, the increasing forested area compensated for the drying effect of cash crop on soil. Land-use parameterisation is gaining importance in global-scale models but in this watershed-scale study, the parameters which have the most effect quantitatively on flow, are the snow melt factors and snow melt thresholds associated with forested or open field environments. Bioclimatic calendars of root depth, leaf area index and albedo associated with the various land uses were secondary. On the other hand, they are important for baseflow and for fall high flows and on soil water content at the end of the summer. Regarding the studied time period, meteorological fluctuations have more important impact on hydrology at the watershed scale than do land-use changes. On the other hand, land use plays a role of tempering, dampening, climatic effects and it is necessary to take that impact into account, because it is the only one for now on which it is possible to have some control.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».