Refining understanding of hydrological connectivity in a boreal catchment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Literature has long documented how streamflow response in boreal hillslopes and catchments is influenced by storage capacities, thresholds, and landscape and runoff pathway heterogeneity. More recently, the influence these traits have on streamflow has been interpreted through the concept of hydrological connectivity. However, the nature of hydrological connectivity in boreal catchments has only begun to be described. The focus of hydrological connectivity studies at the catchment scale has been on discerning from which areas does runoff originate and when, but not necessarily discovering the source waters of this streamflow. This has been the realm of studies investigating residence time and runoff pathways. This article summarizes an investigation in a 155‐km 2 catchment in Canada's Northwest Territories that applied both hydrometric and geochemical methods to measure streamflow response, storage state, connectivity and source waters. The goal of this research was to determine if a catchment scale metric of connectivity could be sensitive to changes in source waters and runoff pathways in a boreal landscape, so as to improve the predictive role of connectivity metrics. Nine runoff events from three water years were evaluated. There were distinct patterns of hydrological connectivity, which included, among others, a non‐linear relationship with the runoff ratio and hysteresis with streamflow. The results indicate that one metric of connectivity alone could not encapsulate connectivity extent and quality, identify water sources and be used successfully to predict runoff response. Multiple metrics were needed that further encapsulated the role of precipitation and hydrological processes on both structural and dynamic connectivity. © 2014 Her Majesty the Queen in Right of Canada. Hydrological Processes. © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».