Evaluating topography‐based predictions of shallow lateral groundwater discharge zones for a boreal lake‐stream system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Groundwater discharge along streams exerts an important influence on biogeochemistry and thermal regimes of aquatic ecosystems. A common approach for predicting locations of shallow lateral groundwater discharge is to use digital elevation models (DEMs) combined with upslope contributing area algorithms. We evaluated a topography‐based prediction of subsurface discharge zones along a 1500 m headwater stream reach using temperature and water isotope tracers. We deployed fiber‐optic distributed temperature sensing instrumentation to monitor stream temperature at 0.25 m intervals along the reach. We also collected samples of stream water for the analysis of its water isotope composition at 50 m intervals on five occasions representing distinct streamflow conditions before, during, and after a major rain event. The combined tracer evaluation showed that topography‐predicted locations of groundwater discharge were generally accurate; however, predicted magnitude of groundwater inflows estimated from upslope contributing area did not always agree with tracer estimates. At the catchment scale, lateral inflows were an important source of streamflow at base flow and peak flow during a major rain event; however, water from a headwater lake was the dominant water source during the event hydrograph recession. Overall, this study highlights potential utility and limitations of predicting locations and contributions of lateral groundwater discharge zones using topography‐based approaches in humid boreal regions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».