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Enregistrement W2944914466 · doi:10.2495/sdp-v14-n2-105-117

Spatial distribution of precipitation and evapotranspiration estimates from Worldclim and Chelsa datasets: Improving long-term water balance at the watershed-scale in the Urabá region of Colombia

2019· article· en· W2944914466 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePrecipitation Measurement and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de AntioquiaCentro Nacional de Investigaciones de Café
Mots-clésEvapotranspirationWatershedWater balancePrecipitationEnvironmental scienceSpatial distributionScale (ratio)Hydrology (agriculture)Term (time)ClimatologyGeographyMeteorologyRemote sensingCartographyGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we have evaluated high-resolution spatial gridded climate data from two long-term global datasets, WorldClim V.2.0 and Chelsa V.1.2, in representing variables like precipitation and temperature for the urab region of Colombia. additionally, climate variables from these datasets have been used to estimate evapotranspiration using traditional methods such as the Turc, hargreaves and Thornthwaite equations. finally, the results of long-term spatial climate characterization are used to apply the water balance equation in the surface at the watershed scale, to obtain the long-term average streamflow of the main streams of the urab region; these streamflows are compared with the observations of hydrological stations. We find that the WorldClim and Chelsa rainfall estimates show average differences between 20% and 23% compared to the average annual rainfall in the area from in situ measurements. both datasets are able to reproduce the rainfall average annual cycle, although Chelsa shows a slightly better performance. regarding near surface air temperature we find that WorldClim shows a good performance, while Chelsa significantly underestimates the average temperature. finally, we found that the hargreaves and Thornthwaite methods lead to the best performance in estimating streamflow from the water balance, probably because details of the seasonal behavior of variables like temperature and radiation are explicitly included in these methods. On the other hand, the Turc method yields larger estimates of evapotranspiration and therefore the corresponding derived streamflows are lower than those observed. The good performance of the WorldClim and Chelsa datasets in representing variables like precipitation, temperature, and the derived watershed-scale streamflow, suggest that these long-term global climate datasets can be used to study the spatial distribution of important hydrological variables in the urab region of Colombia, and consequently the estimation of average streamflows through the method of the long-term water balance.

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.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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