HydroClim Data Portal: Cyberinfrastructure for providing high-resolution GIS modeled streamflow and water temperature data to researchers
Notice bibliographique
Résumé
Freshwater ecosystems play a key role in sustaining aquatic biodiversity. However, human alterations to watersheds and climate change are reducing critical habitat and the viability of populations of many aquatic species. The environmental changes have also had significant adverse impacts on water temperatures and streamflow. The changes in temperature and precipitation forecast over the next century are expected to affect the freshwater ecosystems and their biodiversity to an even greater extent than in the past. The aims of the HydroClim project are to provide openly accessible data on two key measures of stream conditions in the United States (US) and Canada for use in research, to increase public understanding of issues involving water resources, and to provide training opportunities for scientists who will be responsible for the conservation of freshwater biodiversity in the future. The project has used contemporary air temperature and precipitation data and future climate data from multiple Global Climate Model scenarios to generated high-resolution, spatially explicit, monthly streamflow and water temperature data for all watersheds across the US and Canada from 1950–2099 through multiple Soil and Water Assessment Tool (SWAT) hydrologic models. This presentation describes a cyberinfrastructure we developed for hosting the HydroClim data, consisting of a relational database and a web-based data portal that allows scientists to query and download the data. We have imported almost 1.9 billion HydroClim data records into the system. At the time of this submission, 1.3 billion records of historical data and predicted streamflow and water temperature model data are available in the HydroClim data portal for 26 watersheds in the United States. The HydroClim data are also being integrated with fish occurrence data from Fishnet 2, via the Fishnet 2 API (Application Programming Interface), which provides occurence data records for over 4.1 million species lots representing over 40 million specimens in ichthyological research collections. Our plan is to extract and merge environmental data from Hydroclim API, with fish occurrences containing geospatial information from the Fishnet 2 API, displaying the integrated data on web-based interactive hydrological maps in different time-series, and providing a tool for visualizing ecosystem diversity. The combined Hydroclim and Fishnet2 data can be used for ecological niche modeling applications, such as predicting the future distribution of threatened and endangered freshwater fish species. I will describe the cyberinfrastructure of HydroClim data portal and some of the ways the data can be used in biodiverisity research in the future.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,046 |
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 ».