Assessment of a lumped coupled flow‐isotope model in data scarce Boreal catchments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Quantifying streamflow sources within remote, data scarce, Boreal catchments remains a significant challenge because of limited accessibility and complex, flat topography. The coupled use of hydrometric and isotopic data has previously been shown to facilitate quantification of streamflow sources, but application has generally been limited to small basins and short time scales. A lumped flow‐isotope model was used to estimate contributing streamflow sources (soil, ground, and wetland water) over a four‐year period in two large nested headwater catchments (Sapochi and Odei Rivers) in northern Manitoba, Canada. On average, the primary streamflow source was estimated as soil water (60%) in the Sapochi River, and groundwater (54%) in the Odei River. A strong seasonal influence was observed: soil water was the primary streamflow source in summer, changing to groundwater and wetlands during the winter. Interannual variability in streamflow sources was strongly linked to the presence or absence of late summer rainfall. The greatest uncertainties in source quantification were identified during the spring freshets and high precipitation events, and hence, simulations may be improved through explicit representation of the soil freeze/thaw process and data collection during this period. Assessment of primary streamflow components and qualitative uncertainty estimation using coupled isotope‐flow modelling is an effective method for first‐order identification of streamflow sources in data sparse remote headwaters. Copyright © 2016 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 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 ».