Stochastic framework reveals the controls of forest treatment – peakflow causal relations in rain environment
Notice bibliographique
Résumé
Decades of literature on forest treatment – peakflow relations have generated considerable disagreements and turned the topic into one regarded as enigmatic. Factors affecting peakflows are multiple and chancy and, hence, can only be investigated via a probabilistic approach. We analyze peakflow data using the peakflow frequency distribution framework in two pairs of control-treatment watersheds in the rain environment of an experimental forest in North Carolina. We demonstrate how a range of forest treatments can change the magnitude and frequency of all peakflows on record and how such effects can increase with increasing event size as a consequence of changes to the peakflow frequency distribution. Changes to the distribution’s mean (−0.2 to +47.4 %) and variance (−30.9 to +162.1 %) resulted in a range of effects from no significant impacts on peakflows to making larger peakflows becoming even larger (up to 105 % increase) and more frequent (up to 18 times more frequent). Changes to peakflows are attributed to treatment-induced suppression of evapotranspiration and changes to non-vegetative factors, which can alter the soil storage capacity, moisture available for runoff, and the efficiency of runoff arriving to the outlet. The dominant topographical aspect of the watershed, seasonal differences in storm types, extent to which the storm events are in-phase or out-of-phase with high antecedent soil moisture, and lagged runoff responses with watershed memory emerged as key indicators of the sensitivity of peakflows to forest treatment. The application of the stochastic framework in forest hydrology can help fully understand forest treatment – peakflows relations.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».