Multi-order hydrologic position: a high-resolution dataset for the conterminous United States
Notice bibliographique
Résumé
The location of a point within a stream network can be an important measure in hydrology. Hydrologic position (HP) is defined here by two metrics: lateral position (LP) and distance from stream to divide (DSD). LP is the relative position of a point between the stream and its watershed divide. DSD for a point is the sum of the shortest distance to the stream (DS) and the shortest distance to the divide. LP is the quotient of DS divided by DSD. In addition, HP is specified relative to a stream network of a given order, and hence each point is assigned multiple values of HP. The highest stream order in the conterminous U.S. is ten (Mississippi River below Missouri River). Hydrologic order "n" is defined here as the network of streams of order n and higher. For example, hydrologic order 1 is the network of all streams, and hydrologic order 2 consists only of streams of order 2 and higher. For a given hydrologic order, watershed divides are defined by Thiessen polygons, rather than by topographic divides. A Thiessen watershed consists of all points that are closer to a given stream than to any other stream. Thiessen watershed divides can change from one hydrologic order to the next. The term multi-order hydrologic position (MOHP) is used to acknowledge that HP for a point is defined for each of the different hydrologic orders. MOHP was developed for nine hydrologic orders. MOHP for the conterminous U.S. was developed using the National Hydrography Dataset Version 2 (NHDPlusV2). The NHDplusV2 represents streams and waterbodies as flowlines, and includes an attribute equivalent to stream order. In addition, it was necessary to identify streams in Canada and Mexico that are close enough to the U.S. to influence computations. Values of MOHP were identified using a raster approach with a 30-meter cell size. The file sizes for the resulting geodatabases - LP and DSD for 9 hydrologic orders for about 8.7 billion cells - were large. Consequently, an additional dataset was developed for 90-m cells by subsampling the 30-m datasets. Two case studies, using random forest models, are presented that demonstrate the utility of MOHP as predictor variables: geomorphic province in California's Central Valley, and depth to the water table for the Fox-Wolf-Peshtigo drainages in Wisconsin.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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 ».