Creating and Evaluating Digital Elevation Model-Based Stream-Power Map as a Stream Assessment Tool
Notice bibliographique
Résumé
As urban development increases, a need is emerging to understand and predict river behaviour in order to focus rehabilitation efforts and protect the natural river system while preserving urban infrastructure. Stream assessment methods are reviewed to demonstrate the need for a physically based and objective method that is also accessible in terms of time, data requirements and expertise. The case of Highland Creek near Toronto, Canada, is used to demonstrate a new type of initial stream assessment method that is based on the concept of stream power and performed entirely in a geographic information system using information from a digital elevation model (DEM). The results from this analysis are tested against existing information for Highland Creek. This includes a hydraulic model (Hydraulic Engineering Center's ‘River Analysis System’), field‐measured slopes, air photos and the geomorphic effects of an extreme flood. In addition, the results are presented in map form to demonstrate the effectiveness of visualizing the stream‐power distribution over the entire basin and also the usefulness of overlaying stream power onto other available information. The slopes extracted from the DEM are found to be statistically similar to those from a one‐dimensional hydraulic model and field‐measured slopes. Individual peaks in slope as well as locations of stream‐power maxima and minima are found to correlate to actual channel features as seen in air photos. The extreme flood event of August 2005 caused a dramatic change in channel form at the exact location of maximum energy predicted by the DEM‐based stream‐power analysis. The case of Highland Creek illustrates how this approach yields a useful outcome for understanding stream dynamics and stability as part of a stream assessment process. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».