Linking physiography and evaporation using the isotopic composition of river water in 16 Canadian boreal catchments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Highly seasonal boreal catchments are hydrologically complex and generally data poor and, hence, are ripe for investigation using tracer‐aided hydrologic models. The influence of physiography on isotopic metrics was assessed to identify the catchment characteristics dominating evaporative enrichment. A multiyear stable isotope of water dataset was collected at the outlets of 16 boreal catchments in central Canada ranging in area from 12 to 15,282 km 2 . Physiographic characteristics were obtained through raster analysis of freely available land cover images, stream networks, and digital elevation models. Correlation analysis indicated that as the percentage coverage of open water increased, so too did the evaporative effects observed at the catchment outlet. Correlation to wetland metrics indicated that increasing the percentage coverage of wetlands can reduce or increase evaporative effects observed, depending on the isotopic metric used and the corresponding drainage density, catchment slope, and presence of headwater lakes. The slopes of river evaporative‐mixing lines appear to reflect multifaceted relationships, strongest between catchment slope, headwater lakes, and connected wetlands, whereas mean line‐conditioned excess is more directly linked to physiographic variables. Hence, the slopes of river evaporative‐mixing lines and mean line‐conditioned excess are not interchangeable metrics of evaporative enrichment in a catchment. Relationships identified appear to be independent of catchment scale. These results suggest that adequate inclusion of the distribution of open water throughout a catchment, adequate representation of wetland processes, catchment slope, and drainage density are critical characteristics to include in tracer‐aided hydrologic models in boreal environments in order to minimize structural uncertainty.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».