Integrated response and transit time distributions of watersheds by combining hydrograph separation and long-term transit time modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We present a new modeling approach analyzing and predicting the Transit Time Distribution (TTD) and the Response Time Distribution (RTD) from hourly to annual time scales as two distinct hydrological processes. The model integrates Isotope Hydrograph Separation (IHS) and the Instantaneous Unit Hydrograph (IUH) approach as a tool to provide a more realistic description of transit and response time of water in catchments. Individual event simulations and parameterizations were combined with long-term baseflow simulation and parameterizations; this provides a comprehensive picture of the catchment response for a long time span for the hydraulic and isotopic processes. The proposed method was tested in three Andean headwater catchments to compare the effects of land use on hydrological response and solute transport. Results show that the characteristics of events and antecedent conditions have a significant influence on TTD and RTD, but in general the RTD of the grassland dominated catchment is concentrated in the shorter time spans and has a higher cumulative TTD, while the forest dominated catchment has a relatively higher response distribution and lower cumulative TTD. The catchment where wetlands concentrate shows a flashier response, but wetlands also appear to prolong transit time.
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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 | 0,002 |
| 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 ».