Examining the impacts of precipitation isotope input ( <i>δ</i> <sup>18</sup> O <sub>ppt</sub> ) on distributed, tracer-aided hydrological modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Tracer-aided hydrological models are becoming increasingly popular tools as they assist with process understanding and source separation, which facilitates model calibration and diagnosis of model uncertainty (Tetzlaff et al., 2015; Klaus and McDonnell, 2013). Data availability in high-latitude regions, however, proves to be a major challenge associated with this type of application (Tetzlaff et al., 2015). Models require a time series of isotopes in precipitation (δ18Oppt) to drive simulations, and throughout much of the world – particularly in sparsely populated high-latitude regions – these data are not widely available. Here we investigate the impact that choice of precipitation isotope product (δ18Oppt) has on simulations of streamflow, δ18O in streamflow (δ18OSF), resulting hydrograph separations, and model parameters. In a high-latitude, data-sparse, seasonal basin (Fort Simpson, NWT, Canada), we assess three precipitation isotope products of different spatial and temporal resolutions (i.e. semi-annual static, seasonal KPN43, and daily bias-corrected REMOiso), and apply them to force the isoWATFLOOD tracer-aided hydrologic model. Total simulated streamflow is not significantly impacted by choice of δ18Oppt product; however, simulated isotopes in streamflow (δ18OSF) and the internal apportionment of water (driven by model parameterization) are impacted. The highest-resolution product (REMOiso) was distinct from the two lower-resolution products (KPN43 and static), but could not be verified as correct due to a lack of daily δ18Oppt observations. The resolution of δ18Oppt impacts model parameterization and seasonal hydrograph separations, producing notable differences among simulations following large snowmelt and rainfall events when event compositions differ significantly from δ18OSF. Capturing and preserving the spatial variability in δ18Oppt using distributed tracer-aided models is important because this variability impacts model parameterization. We achieve an understanding of tracer-aided modelling and its application in high-latitude regions with limited δ18Oppt observations, and the value such models have in defining modelling uncertainty. In this study, application of a tracer-aided model is able to identify simulations with improved internal process representation, reinforcing the fact that tracer-aided modelling approaches assist with resolving hydrograph component contributions and work towards diagnosing equifinality.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».