The accuracy of ecological flow metrics derived using a physics‐based distributed rainfall–runoff model in the Great Plains, USA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of a hydrologic foundation, essential for advancing our understanding of flow‐ecology relationships, was developed using the high‐resolution physics‐based distributed rainfall–runoff model V flo in a semi‐arid region. We compared the accuracy and bias associated with flow metrics that were generated using V flo , gauge data, and drainage area ratios at both a daily and monthly time step in the Canadian River basin, USA. First, we calibrated and applied bias correction to the V flo model to simulate streamflow at ungauged catchment locations. Next, flow metrics were calculated using simulated and observed data from stream gauge locations. We found discharge predictions using V flo were more accurate than drainage area ratios. General correspondence between predicted discharge and the gauge data was apparent; however, flow metrics calculated using the V flo output did not accurately represent flow variability. Results from the V flo model showed systematic discharge over‐predictions in the upper basin and isolated over‐predictions in the lower basin, likely due to hail events and sparse rainfall data across the large catchment. Goodness‐of‐fit statistics (Nash–Sutcliffe efficiency, root‐mean square error, and the coefficient of variation) indicated the drainage area ratio and V flo were more accurate at a monthly rather than daily time step, even after quantile mapping. This finding limits the number of streamflow metrics available to develop ecological models, but more importantly, the coarser resolution may hinder our understanding of ecological processes that occur at a submonthly time step. Our approach provides a framework for selecting flow metrics that best represent hydrologic patterns across a large semi‐arid catchment with the necessary accuracy to address the ecological questions of interest.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».