The hierarchy of controls on snowmelt-runoff generation over seasonally-frozen hillslopes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Understanding and modeling snowmelt-runoff generation in seasonally-frozen regions is a major challenge in hydrology. Partly, this is because the controls on hillslope-scale snowmelt-runoff generation are potentially extensive and their hierarchy is poorly understood. Understanding the relative importance of controls (e.g. topography, vegetation, land use, soil characteristics, and precipitation dynamics) on runoff response is necessary for model development, spatial extrapolation, and runoff classification schemes. Multiple interacting process controls, the nonlinearities between them, and the resultant threshold-like activation of runoff, typically are not observable in short-term experiments or single-season field studies. Therefore, long-term datasets and analyses are needed. Here, we use a 52-year dataset of runoff, precipitation, soil water content, snow cover, and meteorological data from three monitored c.5 ha hillslopes on the Canadian Prairies to determine the controls on snowmelt-runoff, their time-varying hierarchy, and the interactions between the controls. We use decision tree learning to extract information from the dataset on the controls on runoff ratio. Our analysis shows that there was a variable relationship between total spring runoff amount and either winter snowfall amount or snow cover water equivalent. Other factors came into play to control the fraction of precipitated water that infiltrated into the frozen ground. In descending order of importance, these were: total snowfall, snow cover, fall soil surface water content, melt rate, melt season length, and fall soil profile water content. While mid-winter warm periods in some years likely increased soil water content and/or led to development of impermeable ice lenses that affected the runoff response, hillslope memory of fall soil moisture conditions played a strong role in the spring runoff response. The hierarchy of these controls was condition-dependent, with the biggest differences between high and low snow cover seasons, and wet and dry fall soil moisture conditions. For example, when snow cover was high, the top three controls on runoff ratio matched the overall hierarchy of controls, with fall soil surface water content being the most important of these. By comparison, when snow cover was low, fall soil surface content was relatively unimportant and superseded by four other controls. Existing empirical methods for predicting infiltration into frozen ground failed to adequately predict runoff response at our site. Our analysis of the hierarchy of controls on meltwater runoff will aid in focusing new model approaches and understanding what to focus future measurement campaigns on in snowmelt-dominated, seasonally-frozen regions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».