Hydrologic assessment of a small maritime hydrometric monitoring network using a combined inductive-deductive process-informed catchment classification system
Notice bibliographique
Résumé
The National Hydrometric Program, operated by the Water Survey of Canada, is the primary source of surface water quantity data in Canada. The network is cost-shared between the federal and provincial governments, and decisions relating to station placement are made according to both federal and provincial interests. Nova Scotia is a small maritime province in Atlantic Canada that is roughly one third the size of England and Wales and has a diverse climate and geology. The Nova Scotia hydrometric monitoring network currently consists of just 31 stations. The overall objective of this study was to determine how well the current network captures the level of hydrologic variability expected in the province using a regional catchment classification scheme. To accomplish this, we developed a combined inductive-deductive catchment classification system and applied it to the province’s active monitoring network and ungauged major watersheds. Initially, hydrologic signatures were used to quantify the catchment function of 47 long-term gauged catchments and to cluster similarly behaving catchments. We identified five generalized flow classes and then attempted to replicate this classification using a deductive-based decision tree framework with physiographic and meteorological explanatory variables. The validated decision tree was used to classify the active hydrometric network and 250+ major watersheds in the province. The network was assessed to determine how well it covered the expected hydrologic variability in the major watersheds across the province. The decision tree proved to be a useful tool for understanding the current network’s coverage and could also be easily applied by practitioners to identify appropriate donor catchments for ungauged watersheds.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».