MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3017235799 · doi:10.3390/w12041112

Impacts of Hydrological Processes on Stream Temperature in a Cold Region Watershed Based on the SWAT Equilibrium Temperature Model

2020· article· en· W3017235799 sur OpenAlexaffabout
Xinzhong Du, Greg G. Goss, Monireh Faramarzi

Notice bibliographique

RevueWater · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceSurface runoffSoil and Water Assessment ToolStreamflowHydrology (agriculture)WatershedStream flowPrecipitationSoil waterDrainage basinSoil scienceMeteorologyEcologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variance in stream temperature from historical norms, which reflects the impacts from both hydrological and meteorological factors, is a significant indicator of the stream ecosystem health. Therefore, it is imperative to study the hydrological processes controlling stream temperature in the watershed. The impacts of hydrological processes on stream temperature in the cold region of Western Canada were investigated based on the previously developed Soil and Water Assessment Tool (SWAT) equilibrium temperature model. The model was calibrated and validated for streamflow and stream temperature based on the observations and a global parameter sensitivity analysis conducted to identify the most important hydrological process governing the stream temperature dynamics. The precipitation and air temperature lapse rates were found to be the most sensitive parameters controlling the stream temperature, followed by the parameters regulating the processes of soil water dynamics, surface runoff, and channel routing. Our analysis showed an inverse relationship between streamflow volume and stream temperature, and different runoff components have different impacts on temporal regimes of stream temperatures. This study elaborates on the response of the stream temperature to changes in hydrological processes at the watershed scale and indicates that hydrological processes should be taken into account for prediction of stream temperatures.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,192 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWaterMême sujetHydrology and Watershed Management StudiesTravaux en français237 207