Low flow frequency study for Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to quantify the characteristics of low flows in rivers of the province of Newfoundland and Labrador, and to develop equations which could be used to estimate the magnitude, frequency, duration, and spells of low flow events. These different aspects of low flows were analyzed by applying methods of flow frequency, flow duration, and flow spell analysis, respectively. Sixty hydrometric stations in the Island of Newfoundland which have more than 20 years of complete data were selected for the current low flow study. Because of the sparseness and shortness of hydrometric data in Labrador, sites with more than 15 years of data were chosen with a total of 12 stations. An L-moment based approach was applied for regional frequency analysis of annual minimum 1-day and 7-day flows for two separate homogeneous regions, Island of Newfoundland, and Labrador and it yielded prediction equations for low flows of different durations and return periods. The performance of these regional models was verified using new sets of data, and showed reliable results. Therefore, one can use these prediction models for ungauged sites in Newfoundland and Labrador. To perform regional flow duration analysis, physiographic parameters of the regions under study were regressed against quantiles of flow duration curves obtained for each hydrometric station to produce a regional model for predicting flow duration curves at any ungauged sites. Regional model of flow durations were validated successfully using a new set of data, and the results were promising. Different hydrological methodologies were applied to define flow spells for rivers in Newfoundland and Labrador, and regional models were defined to predict the annual maximum flow spell variables in Newfoundland and Labrador.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».