Observations and modeling of hillslope throughflow temperatures in a coastal forested catchment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A growing body of research on stream thermal regimes has highlighted the importance of heat advection associated with surface water and groundwater interactions, such as hyporheic exchange, groundwater discharge, and hillslope throughflow inputs. Existing catchment models that predict stream temperature use a variety of approaches to estimate throughflow temperatures, but none has been evaluated against field measurements of throughflow temperature. In this study, throughflow temperatures were monitored over two winters at 50 locations adjacent to a headwater stream (11 ha catchment area) located in the rain‐on‐snow zone of the Pacific Northwest. Existing approaches to estimate throughflow temperature under or overpredicted throughflow temperatures by up to 5°C, or were unable to represent the influence of transient snow cover. Therefore, a conceptual‐parametric model that is computationally efficient was developed that simulates hillslope hydrology and throughflow temperatures. The model structure includes an upslope reservoir that drains into a downslope reservoir that, in turn, drains into the stream. Vertical and lateral energy and water fluxes are simulated using simplified process representations. The model successfully predicts throughflow temperatures and highlights the dominant role of throughflow advection and the influence of snow cover on stream thermal regimes during high flow periods and rain‐on‐snow events.
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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 | 0,001 |
| 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 ».