A new multisource and high‐frequency approach to measuring <i>δ</i><sup>2</sup>H and <i>δ</i><sup>18</sup>O in hydrological field studies
Notice bibliographique
Résumé
Measurements of δ 2 H and δ 18 O in isotope‐based field studies have fundamentally improved our understanding of water flow and transport time scales in soils and headwater catchments. Until recently, however, technical constraints have limited the temporal resolution at which water samples could be collected and analyzed. We introduce a new sample acquisition system—consisting of a four‐channel peristaltic pump, custom flow manifold, and CTC LCPAL auto‐sampler—that is paired with a field‐deployable laser spectrometer (LGR LWIA). Our system enables high‐frequency (subhourly) measurement of δ 2 H and δ 18 O in as many as four water sources. We deployed the system at a field site in Corvallis, OR, USA, where we measured the δ 2 H and δ 18 O composition of precipitation and the drainage from two lysimeters. The system produced δ 2 H and δ 18 O time series for precipitation and drainage from each lysimeter at a temporal frequency of one sample every 34 min, which, on average, corresponded to 0.84, 0.63, and 0.48 mm of precipitation or lysimeter drainage per sample. The high‐frequency data showed substantially greater short‐term variability than observed when sampling at successively longer time intervals. The system and sampling configuration are versatile and can be adapted to sample multiple water flows at variable frequencies depending on the characteristic transit times of each source.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».