Insights on stream temperature processes through development of a coupled hydrologic and stream temperature model for forested coastal headwater catchments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stream temperature controls a number of biological, chemical, and physical processes occurring in aquatic environments. Transient snow cover and advection associated with lateral throughflow inputs can have a dominant influence on stream thermal regimes for headwater catchments in the rain‐on‐snow zone. Most existing stream temperature models lack the ability to properly simulate these processes. We developed and evaluated a conceptual‐parametric catchment‐scale stream temperature model that includes the role of transient snow cover and lateral advection associated with throughflow. The model consists of routines for simulating canopy interception, snow accumulation and melt, hillslope throughflow runoff and temperature, and stream channel energy exchange processes. The model was used to predict discharge and stream temperature for a small forested headwater catchment near Vancouver, Canada, using long‐term (1963–2013) weather data to compute model forcing variables. The model was evaluated against 4 years of observed stream temperature. The model generally predicted daily mean stream temperature accurately (annual RMSE between 0.57 and 1.24 °C) although it overpredicted daily summer stream temperatures by up to 3 °C during extended low streamflow conditions. Model development and testing provided insights on the roles of advection associated with lateral throughflow, channel interception of snow, and surface–subsurface water interactions on stream thermal regimes. This study shows that a relatively simple but process‐based model can provide reasonable stream temperature predictions for forested headwater catchments located in the rain‐on‐snow zone.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».