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Enregistrement W3085774746

Descriptor variables of the root zone storage capacity in Canada

2020· article· en· W3085774746 sur OpenAlexaboutno aff
Leon van Voorst

Notice bibliographique

RevueResearch Repository (Delft University of Technology) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowEnvironmental scienceSurface runoffDNS root zoneWater storageHydrology (agriculture)PrecipitationAridity indexSoil scienceSoil waterMeteorologyEcologyGeographyGeologyGeotechnical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The root zone storage capacity is a critical determinant in hydrology, playing a major role in the partitioning of precipitation into evaporation and runoff. Besides, it is an important parameter in climatological and hydrological models. Understanding of the root zone storage capacity and its major determining processes is therefore fundamental in environmental sciences. Several studies have investigated root zone storage capacity magnitude and its descriptor variables, but mainly in snow absent regions. Computation and analysis of root zone storage capacities in snow dominant regions is therefore underexposed. As such, additional understanding of the major descriptor variables of the root zone storage capacity in boreal regions and in particular the influence of snow on the root zone storage capacity is desired. The aim of this study is therefore to quantify catchment average root zone storage capacities, identify its main descriptor variables and their regional variability and determine the influence of snow on root zone storage capacities in Canada. Root zone storage capacities were computed for 230 Canadian catchments using a simple water balance approach with additional snow module and were found to be normally distributed with mean magnitude of 183 mm and a standard deviation of 70 mm. Individual correlation of climate, discharge and landscape variables showed most relevant relationship between root zone storage capacities and yearly potential evaporation, runoff coefficient and seasonality index, although with considerable variance. Subsequent investigation on the mutual effect of several variables showed that the aridity index, runoff coefficient and seasonality timing index are major descriptor variables of the root zone storage capacity, by how they indicate the allocation of water for transpiration in a catchment and describe the degree of synchronisation between liquid input and atmospheric water demand. Application of a multiple linear regression model using the aridity index, runoff coefficient and seasonality timing index showed these variables can be used to predict root zone storage capacities in Canada with an R2 of 0.72. Subsequent tests of the predictive capability of this model Finland resulted in an R2 of 0.62. The influence of snow on the root zone storage capacity in Canada was identified by comparing its magnitude computed with and without a snow module. Whenever significantly present, snow effects showed a decrease in root zone storage capacity magnitude, caused by increased overlap between liquid input and transpiration output in a catchment. These effects are encapsulated by the seasonality timing index. To determine the regional variability of root zone storage capacity descriptors in Canada, catchments were clustered based on similar functioning. The results indicated that different variables have an effect on the root zone storage capacity in different functionally comparable regions and that a large part of the functional behaviour of the clusters can be explained by the geographical location of their catchments. The influence of these regionally dependent variables on the root zone storage capacity is encapsulated in the earlier defined main descriptor variables aridity index, runoff coefficient and seasonality timing index.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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