Functional model of water balance variability at the catchment scale: 1. Evidence of hydrologic similarity and space‐time symmetry
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents analysis of annual water balance variability, (1) regional (between‐catchment) variability and (2) between‐year (interannual) variability and the symmetry between the two. This involved analysis of the annual water balance in terms of a two‐stage partitioning, first, of annual precipitation into quick flow and soil wetting and, subsequently, of the resulting soil wetting into slow flow and vaporization. The nature of this water balance partitioning is explored by completing the above analysis in 377 Model Parameter Estimation Experiment (MOPEX) catchments located across the continental United States. We fitted analytical functional relationships to the partitioning at each stage, producing expressions for the three components of quick flow, slow flow, and vaporization. They indicate that the heterogeneity of water balance partitioning among the MOPEX catchments is underlain by a universal relationship that is transferable regionally. Key nondimensional similarity parameters are identified that serve to connect this invariant regional relationship to site‐specific response characteristics. These nondimensional formulations are extended to derive analytical expressions for several common metrics of annual water balance. The ability of the functional theory to predict regional patterns of mean annual water balance and interannual variability in individual catchments is assessed. Our analyses show a close symmetry between spatial (regional) variability of mean annual water balances and general trends of temporal (interannual) variability. The suggested functional theory can thus be the basis for data‐based assessments of hydrologic similarity and used to assist with predictions of the effects of long‐term climate variability and change, through providing a theoretical framework for “space for time” substitutions.
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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 | 0,004 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».