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Par Collection Par Auteur Par Date Par Sujet Par Titre
  • Alaska ; Amérique du Nord ; Analyse spatiale ; Arctique ; Bassin-versant ; Canada ; Changement climatique ; Cours d'eau ; Débit ; Echelle ; Hydrologie fluviale ; Modèle ; Northwest Territories
  • Alaska ; Arctic Region ; Canada ; Climatic change ; Discharge ; Fluvial hydrology ; Model ; North America ; Northwest Territories ; Scale ; Spatial analysis ; Stream ; Watershed
  • , understanding spatial variability of its controls may provide insights into patterns of hydrologic change. Here, GWR models are applied to determine a suitable combination of independent variables selected from a set of 8 variables. A model specification
  • 2012
  • Analyse spatiale ; Années 1958-2008 ; Changement climatique ; Cours d'eau ; Eau ; Eau de fonte ; Ecoulement fluvial ; Etats-Unis ; Idaho ; Modèle ; Oregon ; Précipitation ; Ressource en eau ; Réchauffement climatique ; Variation saisonnière
  • Climatic change ; Climatic warming ; Idaho ; Meltwater ; Model ; Oregon ; Precipitation ; Seasonal variation ; Spatial analysis ; Stream ; Stream flow ; United States of America ; Washington State ; Water ; Water resources
  • ) model results show spatial gradients of local R2 values with consistently higher local R2 values in the northern Cascades. This finding illustrates that different hydrologic landscape factors, such as geology and seasonal distribution of precipitation
  • , also influence streamflow trends in the PNW. In addition, the spatial analysis model results show that considering various geographic factors help clarify the dynamics of streamflow trends over a large geographical area, supporting a spatial analysis
  • approach over a spatial ordinary least squares (OLS)-estimated regression models for predicting streamflow trends.
  • 2012
  • Analyse spectrale ; Chenal seuil-fosse ; Cours d'eau ; Géométrie hydraulique ; Hydrologie fluviale ; Modèle stochastique ; Montagne ; Méthodologie ; Profil longitudinal ; Périodicité
  • Channel geometry ; Fluvial hydrology ; Longitudinal section ; Methodology ; Mountain ; Periodicity ; Spectral analysis ; Step-pool channel ; Stochastic model ; Stream
  • The AA. apply both spectral analysis and autoregressive integrated moving average (ARIMA) modeling, a parsimonious stochastic approach to 11 alluvial mountain step-pool streams for identifying their periodicities. They interpolate the original
  • 2012