A Coupled Soil Water Balance Model for Simulating Depression‐Focused Groundwater Recharge
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas Ephemeral ponds in depressions are the foci of groundwater recharge in the Canadian Prairies. Freeze–thaw processes influence snowmelt runoff and depression‐focused recharge. A new water balance model was developed to represent these processes. The water balance model successfully simulated the observed soil processes. This model will provide a tool to estimate recharge in the prairie landscape. In arid and semiarid environments, focused infiltration of rain and snowmelt water under topographic depressions is an important mechanism of groundwater recharge. Quantifying the aggregated recharge from numerous small depressions is a major challenge in water resource management. Building on field‐based investigations into the surface water–groundwater interaction of individual depressions and their catchments (i.e., uplands) in the Canadian Prairies, we have developed a simple water balance model to simulate groundwater recharge considering the hydrological coupling of a depression–upland system. The model is based on the Versatile Soil Moisture Budget (VSMB), which has been widely used in the Canadian Prairies to simulate soil moisture conditions. We evaluated the new model, VSMB Depression‐Upland System (VSMB‐DUS), using field data consisting of an artificial flooding experiment and long‐term monitoring of a depression in Alberta, Canada. The model captured surface water level, soil moisture, and groundwater responses to the artificial flooding with reasonable accuracy and represented the interannual variability of recharge fluxes during a 5‐yr period (2007–2011), including dry and wet years. Simulated annual recharge varied between 12 and 45 mm, and annual precipitation varied between 453 and 597 mm during the 5‐yr period. The VSMB‐DUS tends to over‐ or underestimate snowmelt runoff in individual years; however, simulated recharge was only slightly affected by the errors in snowmelt runoff estimation. Due to its computational efficiency and robust algorithms, the VSMB‐DUS will provide a useful tool for estimating aggregated recharge in a large‐scale model grid cell containing hundreds of depression‐upland systems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».