Towards an energy‐based runoff generation theory for tundra landscapes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Runoff hydrology has a large historical context concerned with the mechanisms and pathways of how water is transferred to the stream network. Despite this, there has been relatively little application of runoff generation theory to cold regions, particularly the expansive treeless environments where tundra vegetation, permafrost, and organic soils predominate. Here, the hydrological cycle is heavily influenced by 1) snow storage and release, 2) permafrost and frozen ground that restricts drainage, and 3) the water holding capacity of organic soils. While previous research has adapted temperate runoff generation concepts such as variable source area, transmissivity feedback, and fill‐and‐spill, there has been no runoff generation concept developed explicitly for tundra environments. Here, we propose an energy‐based framework for delineating runoff contributing areas for tundra environments. Aerodynamic energy and roughness height control the end‐of‐winter snow water equivalent, which varies orders of magnitude across the landscape. Radiant energy in turn controls snowmelt and ground thaw rates. The combined spatial pattern of aerodynamic and radiant energy control flow pathways and the runoff contributing areas of the catchment, which are persistent on a year‐to‐year basis. While ground surface topography obviously plays an important role in the assessment of contributing areas, the close coupling of energy to the hydrological cycles in arctic and alpine tundra environments dictates a new paradigm. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle