Tracer‐based assessment of flow paths, storage and runoff generation in northern catchments: a review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examine how tracer studies have enhanced our understanding of flow paths, residence times and sources of stream flow in northern catchments. We define northern catchments as non‐glacial sites in the temperate conifer/boreal/permafrost zone, focussing our review mainly on sites in North America and Europe. Improved empirical and theoretical understanding of hydrological functioning has advanced the analytical tools available for tracer‐based hydrograph separations, derivation of transit time distributions and tracer‐aided rainfall‐runoff models that are better able to link hydrological response to storage changes. However, the lack of comprehensive tracer data sets still hinders development of a generalized understanding of how northern catchments will respond to change. This paucity of empirical data leads to many outstanding research needs, particularly in rapidly changing areas that are already responding to climatic warming and economic development. To continually improve our understanding of hydrological processes in these regions our knowledge needs to be advanced using a range of techniques and approaches. Recent technological developments for improved monitoring, distributed hydrological sensor systems, more economic analysis of large sample numbers in conjunction with novel, tracer‐aided modelling approaches and the use of remote sensing have the potential to help the understanding of the northern hydrological systems as well as inform policy at a time of rapid environmental change. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».