已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

When good signatures go bad: Applying hydrologic signatures in large sample studies

签名(拓扑) 水流 样品(材料) 大洪水 水文模型 分水岭 复制 计算机科学 事件(粒子物理) 水文学(农业) 环境科学 数据挖掘 地质学 统计 地理 地图学 机器学习 气候学 数学 物理 考古 量子力学 化学 色谱法 岩土工程 流域 几何学
作者
Hilary McMillan,Gemma Coxon,Ryoko Araki,Saskia Salwey,Christa Kelleher,Yanchen Zheng,Wouter Knoben,Sebastian Gnann,Jan Seibert,Lauren Bolotin
出处
期刊:Hydrological Processes [Wiley]
卷期号:37 (9) 被引量:17
标识
DOI:10.1002/hyp.14987
摘要

Abstract Hydrologic signatures are quantitative metrics that describe streamflow statistics and dynamics. Signatures have many applications, including assessing habitat suitability and hydrologic alteration, calibrating and evaluating hydrologic models, defining similarity between watersheds and investigating watershed processes. Increasingly, signatures are being used in large sample studies to guide flow management and modelling at continental scales. Using signatures in studies involving 1000s of watersheds brings new challenges as it becomes impractical to examine signature parameters and behaviour in each watershed. For example, we might wish to check that signatures describing flood event characteristics have correctly identified event periods, that signature values have not been biassed by data errors, or that human and natural influences on signature values have been correctly interpreted. In this commentary, we draw from our collective experience to present case studies where naïve application of signatures fails to correctly identify streamflow dynamics. These include unusual precipitation or flow regimes, data quality issues, and signature use in human‐influenced watersheds. We conclude by providing guidance and recommendations on applying signatures in large sample studies.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
玉米完成签到,获得积分10
1秒前
矢思然完成签到,获得积分10
1秒前
可靠逍遥完成签到,获得积分20
3秒前
3秒前
古风完成签到 ,获得积分10
4秒前
科研通AI6.3应助科2研7通采纳,获得10
4秒前
程清棠完成签到 ,获得积分10
4秒前
6秒前
所所应助蝶步韶华采纳,获得10
7秒前
9秒前
南瓜小笨111111完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
SNOWING发布了新的文献求助10
9秒前
mastwu发布了新的文献求助10
11秒前
明明完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
温婉的竺发布了新的文献求助30
13秒前
14秒前
wimper完成签到,获得积分10
14秒前
科研通AI6.2应助科2研7通采纳,获得10
16秒前
专注新晴发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
20秒前
科研通AI6.4应助魏伯安采纳,获得10
22秒前
27秒前
jia发布了新的文献求助10
28秒前
11完成签到,获得积分10
31秒前
普鲁卡因发布了新的文献求助10
32秒前
魏伯安发布了新的文献求助10
32秒前
小智完成签到 ,获得积分10
33秒前
34秒前
XZC完成签到 ,获得积分10
37秒前
欧皇完成签到 ,获得积分10
37秒前
草莓熊1215完成签到 ,获得积分0
38秒前
lanyayav应助科研通管家采纳,获得10
39秒前
Akim应助科研通管家采纳,获得30
39秒前
深情安青应助科研通管家采纳,获得10
39秒前
Lucas应助小蚂蚁采纳,获得10
39秒前
酷波er应助小蚂蚁采纳,获得30
39秒前
科研通AI6.4应助小蚂蚁采纳,获得10
40秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Geist der Kunst und Kultur 1000
Social Psychology in the Real World 800
Resistance Spot Welding Dataset for Automobile Body-in-White Quality Analysis 748
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Machine Learning for Asset Management and Pricing 600
Numerical analysis of the coupled atmosphere-ocean models (CAO II). II 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7408220
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9012383
关于积分的说明 19194491
捐赠科研通 7041072
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3232860
关于科研通互助平台的介绍 2394754
邀请新用户注册赠送积分活动 2214954