Identifying Hydrologic Regimes and Drivers in Nova Scotia, Canada: Catchment Classification Efforts for a Data-Limited Region
Notice bibliographique
Résumé
Nova Scotia is a small maritime province with limited capacity to gauge its abundant water resources, but it possesses a diverse geologic setting and surface water distribution. The common engineering practice of using nearest neighbor catchments as hydrologic surrogates may be unreliable in regions such as this. Catchment classification provides a tool to identify and explain variability in hydrologic regimes and inform data transfer across catchments. Here we develop a catchment classification framework using hydrometric, climatic, and landscape data from Nova Scotia, Canada. An inductive classification approach was first used to identify five generalized hydrologic metaclasses based on streamflow signatures derived from 47 long-term streamflow records. We then attempted to replicate this classification using deductive approaches, and identified key physiographic and meteorological variables that could be useful in classifying ungauged catchments. Due to the limited number of gauged catchments, two supervised deductive classification methodologies were applied for comparison: (1) an automated approach often used in more data-rich scenarios (random forests and classification and regression trees); and (2) a nonautomated approach, which involved manual construction and testing of decision trees. The products of the automated approach (random forests), although more robust, may be challenging to apply, while the manually constructed decision tree, which was guided by a combination of local knowledge and theoretical reasoning, could be a useful tool for practitioners. Climate did not emerge as a particularly strong controlling factor in hydrologic variability in this region, but surface water storage had an important role in flow regime across the province. Results demonstrate that this type of hybrid approach can be effective for understanding hydrologic variability and identifying surrogate watersheds in data-limited regions.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».