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Enregistrement W2760947861 · doi:10.1002/2016wr020252

Evaluating the Effects of Tracer Choice and End‐Member Definitions on Hydrograph Separation Results Across Nested, Seasonally Cold Watersheds

2017· article· en· W2760947861 sur OpenAlexafffund
Samuel Bansah, Geneviève Ali

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaResearch Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTRACERHydrographEnvironmental scienceSnowmeltStreamflowSnowSurface runoffHydrology (agriculture)Sampling (signal processing)MeteorologyComputer scienceGeologyDrainage basinGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Isotope‐based hydrograph separation (IHS) is a widely used method in studies of runoff generation and streamflow partitioning. Challenges in choosing and characterizing appropriate tracers and end‐members have, however led to presumably highly uncertain IHS results. Here we tested the effects of end‐member definitions and tracer choices on IHS results in nested Prairie watersheds of varying size and landscape characteristics. Specifically, the consideration of eight potential “new” water end‐members, eight potential “old” water end‐members, and two stable water isotope tracers led to 80 potential IHS results for each stream water sample. IHS‐related uncertainty was evaluated using a Gaussian error propagation method. Results show that choosing an appropriate “new” water end‐member is most challenging during the freshet: highly variable “old” water fractions associated with high uncertainties were attributed to changing conditions from melting snow only to rain‐on‐snow. In summer and fall, it was rather the choice of an appropriate “old” water end‐member that was most problematic. IHS results obtained using δ 18 O versus δ 2 H as a tracer were significantly different except in the flattest and most wind‐sheltered watersheds examined. Overall, δ 2 H‐based IHS results were more uncertain than their δ 18 O‐based counterparts. Recommendations are therefore made toward careful selection of a tracer and a sampling strategy aimed at characterizing the most appropriate end‐members for IHS, especially when dealing with seasonally cold watersheds.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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