Towards an energy‐based runoff generation theory for tundra landscapes
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».