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Enregistrement W1963854464 · doi:10.5194/hessd-12-1809-2015

Exploring water cycle dynamics through sampling multitude stable water isotope pools in a small developed landscape of Germany

2015· article· en· W1963854464 sur OpenAlexaff
Natalie Orlowski, Philipp Kraft, Lutz Breuer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésSoil waterGroundwaterEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Groundwater rechargeWater cycleIsotopic signatureArable landδ18OStable isotope ratioGeologySoil scienceAquiferEcologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Conducting a dual stable water isotope (δ2H and δ18O) study in the developed landscape of the Schwingbach catchment (Germany) helped to unravel connectivity and disconnectivity between the different water cycle components. The two-year weekly to biweekly measurements of precipitation, stream, and groundwater isotopes revealed that surface and groundwater are decoupled from the annual precipitation cycle but showed bidirectional interactions between each other. Seasonal variations based on temperature effects were observed in the precipitation signal but neither reflected in stream nor in groundwater isotopic signatures. Apparently, snowmelt played a fundamental role for groundwater recharge explaining the observed differences to precipitation δ-values. A spatially distributed snapshot sampling of soil water isotopes in two soil depths at 52 sampling points across different land uses (arable land, forest, and grassland) revealed that top soil isotopic signatures were similar to the precipitation input signal. Preferential water flow paths occurred under forested soils explaining the isotopic similarities between top and subsoil isotopic signatures. Due to human-impacted agricultural land use (tilling and compression) of arable and grassland soils, water delivery to the deeper soil layers was reduced, resulting in significant different isotopic signatures. However, the land use influence smoothed out with depth and soil water approached groundwater δ-values. Seasonally tracing stable water isotopes through soil profiles showed that the influence of new percolating soil water decreased with depth as no remarkable seasonality in soil isotopic signatures was obvious at depth > 0.9 m and constant values were observed through space and time. Little variation in individual isotope time series of stream and groundwater restricted the use of classical isotope hydrology techniques e.g. mean transit time estimation or hydrograph separation. Still, tracing stable water isotopes through the water cycle was valuable for determining interactions between different water cycle components and gaining catchment specific process understanding in a developed, human-impacted landscape.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,130 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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