Assessment of the ability of the standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) to model historical streamflow in watersheds of Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of present-day spatial and temporal distribution of water resources is vital for successful water management and policies for planned adaptation to climate change. Measured quantities of hydroclimatic variables, including precipitation, evapotranspiration, streamflow, etc., are the primary indicators of water availability, and indices derived using several such primary variables provide a means to express water availability across a range of spatio-temporal scales. In this study, the ability of one such multi-scalar index, the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), computed at a range of time scales, was examined to see how well it could model historically observed warm season monthly and annual streamflow in 24 natural-flowing watersheds of western Canada. The empirical relationships between the SPEI, computed at 1-, 3-, 6-, 9-, 12- and 24-month time scales, and monthly and annual streamflow were analyzed, showing significant correlations for all watersheds. The time scale of the SPEI with the strongest correlations varied seasonally. Based on these results, SPEI-based principal component regression (PCR) equations were calculated to model warm season monthly and annual historical streamflow. These PCR equations are able to adequately capture historical streamflow in these watersheds. Annual streamflow variability was better captured (mean Radj2 = 0.46) than monthly variability (mean Radj2 = 0.30 over March–October). Summer and fall streamflow variability was better captured (mean Radj2 = 0.42 over June–September) than spring variability (mean Radj2 = 0.15 over March–April).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».