Simulating streamflow and dissolved organic matter export from a forested watershed
Notice bibliographique
Résumé
Stream water concentrations of dissolved organic matter (DOM) exhibit large temporal variations during precipitation on forested, headwater catchments. We present a modeling framework appropriate for describing streamflow and event‐driven export of DOM from small, forested watersheds. Our model links parametrically simple formulations for rainfall‐runoff generation and soil water carbon dynamics. The rainfall‐runoff formulation is developed by modifying the catchment model of Kirchner (2009) to account for hysteresis in the relationship between stream discharge and catchment water storage. Time series computations of catchment water storage are used by the soil carbon model to approximate the effects of leaching, adsorption, and mineralization on soil water DOM concentrations and the export of DOM from the terrestrial reservoir to the stream. Our findings show that this model is capable of reproducing hourly variations of stream discharge (ranging from 0.01 to 0.38 mm h −1 ) and stream water DOM concentrations (ranging from 1.8 to 14 mg C L −1 ) measured in a forested headwater stream in north central Massachusetts. Our analysis highlights the strong linkage between soil carbon dynamics and hydrological processes that govern catchment water storage and flow paths connecting the terrestrial system to the stream.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».