Quantifying the mitigation effect of natural landscapes during an extraordinary flood: the prominent role of the Otter Creek wetlands to middlebury, Vermont, USA, during Tropical Storm Irene
Notice bibliographique
Résumé
In 2011, Tropical Storm Irene caused significant damage in the northeastern states of the USA. However, the Otter Creek watershed in Vermont stood out for experiencing reduced flooding damages in its downstream region, attributed to the presence of a large riparian wetland and floodplain complex. This paper addresses three main questions: (i) Can the PHYSITEL/HYDROTEL hydrological modeling platform reproduce the Tropical Storm Irene hydrographs observed in the Otter Creek watershed? (ii) How well do the best calibrated models perform on annual (2011) and multiannual (1992–2013) bases? (iii) What would have been the impact of different wetland loss scenarios on the flood at Middlebury? Using OSTRICH and ParaPADDS optimization algorithms with various calibration strategies, our results demonstrate that by redefining the calibration method to include wetland attributes, including connectivity parameters, the platform can accurately reproduce the observed hydrographs during Tropical Storm Irene, as well as those in 2011 and over the 1992–2013 period. The strategy called HCR-HWCM performed best, while revealing certain limitations such as manual adjustments required to simulate wetland connectivity and constraints in representing water flow dynamics. Overall, our results explicitly reinstate the hydrological services provided by wetlands and advocate for their specific, yet informed, integration into hydrological modeling platform.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».