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Enregistrement W7016223541

Wolf Creek Cold Regions Model Set-up, Parameterisation and Modelling Summary

2023· report· en· W7016223541 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowmeltHydrographStructural basinHydrology (agriculture)StreamflowDrainage basinSnowHydrological modellingWater balance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wolf Creek Research Basin is in the Upper Yukon River Basin near Whitehorse, Yukon and is representative of headwaters in the northern Coast Mountains. It was established in 1993 to better develop northern hydrological models, and related hydrological process, ecosystem and climate science. Yukon Environment maintains Wolf Creek hydrometeorological and hydrometric stations and conducts regular snow surveys in the basin. A number of hydrological models have been tested on Wolf Creek and all have had great difficulty in simulating the cold regions hydrological processes that dominate its streamflow response to snowmelt and rainfall events. Developments in understanding hydrological processes and their interaction with terrestrial ecosystems and climate at Wolf Creek have lead to the development of the Cold Regions Hydrological Model (CRHM) by a consortium of scientists led by the University of Saskatchewan and Environment Canada. CRHM comprehensively incorporates the blowing snow, intercepted snow, sublimation, melt energetics, infiltration to frozen soils, organic terrain runoff and other cold regions hydrological phenomenon and discretizes the catchment on a hydrological response unit basis for applying water and energy balance calculations. The model is intended for prediction of ungauged basins with parameter selection from physically measurable properties of the river basin or regional transference of calibrated values. In Russia, a long tradition of cold regions hydrological research has led to the development of the Hydrograph model by the State Hydrological Institute, St. Petersburg. The Hydrograph model contains several promising innovations regarding the formation and routing of runoff, discretizes the basin using hydrological response units and addresses some (but not all) cold regions hydrological processes. Hydrograph parameter selection is made from both physically measured properties and those that are calibrated, but the calibrations can be easily regionalized. Test simulations of runoff processes using CRHM and Hydrograph for Wolf Creek Research Basin was undertaken using data archives that had been assembled and cleaned up in a related project by the University of Saskatchewan. The test simulations are a demonstration of model capabilities and a way to gain familiarity with the basin, its characteristics and data and to better compare model features. Data available included a GIS database of basin characteristics (topography and vegetation distribution) and the hydrometeorological and hydrometric observational dataset from Yukon Environment. The sub-surface hydrology presented a formidable unknown in parameterising the model. Hydrograph performed well in initial simulations of the basin hydrograph for multi-year runs. Several issues with observational data quality created substantial uncertainty in evaluating the model runs.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,126 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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