Evaluating the use of a gridded climate surface for modelling groundwater recharge in a semi‐arid region (Okanagan Basin, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spatially distributed groundwater recharge was simulated for a segment of a semi‐arid valley using three different treatments of meteorological input data and potential evapotranspiration (PET). For the same area, timeframe, land cover characteristics and soil properties, groundwater recharge was estimate using (i) single‐station climate data with monthly PET calculated by the Thornthwaite method; (ii) single‐station climate data with daily PET calculated by the Penman–Monteith method; and (iii) daily gridded climate data with spatially distributed PET calculated using the Penman–Monteith method. For each treatment, the magnitude and distribution of actual evapotranspiration (AET) for summer months compared well with those estimated for a 5‐year crop study, suggesting that the near‐surface hydrological processes were replicated and that subsequent groundwater recharge rates are realistic. However, for winter months, calculated AET was near zero when using the Thornthwaite PET method. Mean annual groundwater recharge varied from ∼3·2 to 10·0 mm when PET was calculated by the Thornthwaite method, and from ∼1·8 to 7·5 mm when PET was calculated by the Penman–Monteith method. Comparisons of bivariate plots of seasonal recharge rates estimated from single‐station versus gridded surface climate reveal that there is greater variability between the different methods for spring months, which is the season of greatest recharge. Furthermore, these seasonal differences are shown to provide different results when compared to the depth to water table, which could lead to different results of evaporative extinction depth. These findings illustrate potential consequences of using different approaches for representing spatial meteorological input data, which could provide conflicting predictions when modelling the influence of climate change on groundwater recharge. Copyright © 2010 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 | 0,000 |
| 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 ».