MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285492779 · doi:10.2166/nh.2022.126

The limits of watershed delineation: implications of different DEMs, DEM resolutions, and area threshold values

2022· book-chapter· en· W4285492779 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHydrology research · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensAlberta Ministry of Agriculture and ForestryAlberta HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Remote sensingGeographyGeologyComputer scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Identifying and demarcating watershed areas provides a basis for designing and planning for water resources. In this study, DEMs-based estimates of watershed characteristics of three rivers of Bangladesh – Halda, Sangu, and Chengi – were derived using eight Digital Elevation Models (DEMs) of 30 m, 90 m, and 225 m resolution in the Soil and Water Assessment Tool (SWAT). We have assessed watershed characteristics concerning DEMs, resolutions, and Area Threshold Values (ATVs). Though the elevation data differed, high correlation values among DEMs and resolutions confirm the negligible effect of elevation in the watershed delineation. However, the slope and watershed delineation vary for different DEMs and resolutions. The 90 m DEMs estimated larger areas for Halda and Chengi and lower perimeter values for all three rivers. In watershed delineation, the area near the mouth and flat terrain did not coincide with DEMs. The common intersected area by DEMs can be used as the focal area of watershed management. ATV ≤ 40 km2 significantly influences sub-basin counts and stream network extraction for these watershed areas. Though watershed size and shape were independent of the different ATVs, the DEM-based watershed delineation process in SWAT needs optimum ATV values to represent the stream network precisely.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,232 · 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