Functional model of water balance variability at the catchment scale: 2. Elasticity of fast and slow runoff components to precipitation change in the continental United States
Notice bibliographique
Résumé
Assessing the sensitivity of annual streamflow to precipitation is challenging due to the complexity of the processes that control the water balance. A low‐dimensional model can be useful to interrogate data in regional assessments of a large number of catchments, and can provide insights into the broad similarities and differences between catchments' behaviors. This work assesses the sensitivity to precipitation of total annual streamflow, as well as its slow and fast flow components, within the framework of the Ponce and Shetty water balance model. This framework assumes that there are upper limits on the ability of a catchment to store and evaporate water, and there are minimum threshold amounts of precipitation and wetting (precipitation minus fast flow) needed to initiate fast and slow runoff. The flow elasticities (percent of change in flow per percent of change in annual precipitation) were estimated for 405 catchments in the Model‐Parameter Estimation Experiment data set (including an assessment of parameter uncertainty). The elasticity of total discharge was 2.1 on average across the catchments, which is consistent with other studies. The fast component was higher (≈ 2.4) and slow flow was lower (≈ 2.0). Elasticities were highest and most variable in arid areas. The variations in elasticity between sites were shown to be primarily controlled by the two threshold parameters. The thresholds were a high proportion of mean annual precipitation in arid sites where only a small proportion of catchment wetting is released as slow flow. This provides some insight into previous observations that the sensitivity is correlated with climate.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».