Groundwater Pumping Impacts on Real Stream Networks: Testing the Performance of Simple Management Tools
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Quantifying reductions in streamflow due to groundwater pumping (“streamflow depletion”) is essential for conjunctive management of groundwater and surface water resources. Analytical models are widely used to estimate streamflow depletion but include potentially problematic assumptions such as simplified stream‐aquifer geometry and rely on largely untested depletion apportionment equations to distribute depletion from a well among different stream reaches. Here, we use archetypal numerical models to evaluate the sensitivity of five depletion apportionment equations to stream networks with varying drainage densities, topographic relief, and groundwater recharge rates; and statistically evaluate the sources of error for each equation. We introduce a new depletion apportionment equation called web squared which considers stream network geometry, and find that it performs the best under most conditions tested. For all depletion apportionment equations, performance decreases with increases in drainage density, relief, or recharge rates, and all equations struggle to estimate depletion in short stream reaches. Poorly performing apportionment equations tend to underestimate streamflow depletion relative to numerical model results, leading to a negative bias and underpredicted variability, while error in the best performing apportionment equations tends to be due to imperfect correlation. From a management perspective, apportionment equations with error due to bias and variability are preferable as they correctly identify which reaches will be affected and can be statistically corrected. Overall, these results indicate that the web squared method introduced here, which explicitly considers stream geometry, performs the best over a range of real‐world conditions, and will be most accurate in flatter and drier environments.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».