Feedbacks Between Shallow Groundwater Dynamics and Surface Topography on Runoff Generation in Flat Fields
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In winter, saturation excess (SE) ponding is observed regularly in temperate lowland regions. Surface runoff dynamics are controlled by small topographical features that are unaccounted for in hydrological models. To better understand storage and routing effects of small‐scale topography and their interaction with shallow groundwater under SE conditions, we developed a model of reduced complexity to investigate SE runoff generation, emphasizing feedbacks between shallow groundwater dynamics and mesotopography. The dynamic specific yield affected unsaturated zone water storage, causing rapid switches between negative and positive head and a flatter groundwater mound than predicted by analytical agrohydrological models. Accordingly, saturated areas were larger and local groundwater fluxes smaller than predicted, leading to surface runoff generation. Mesotopographic features routed water over larger distances, providing a feedback mechanism that amplified changes to the shape of the groundwater mound. This in turn enhanced runoff generation, but whether it also resulted in runoff events depended on the geometry and location of the depressions. Whereas conditions favorable to runoff generation may abound during winter, these feedbacks profoundly reduce the predictability of SE runoff: statistically identical rainfall series may result in completely different runoff generation. The model results indicate that waterlogged areas in any given rainfall event are larger than those predicted by current analytical groundwater models used for drainage design. This change in the groundwater mound extent has implications for crop growth and damage assessments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».