Seasonal and Interannual Patterns and Controls of Hydrological Fluxes in an Amazon Floodplain Lake With a Surface‐Subsurface Process Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Floodplain lakes represent important aquatic ecosystems, and field‐based estimates of their water budgets are difficult to obtain, especially over multiple years. We examine the hydrological fluxes for an Amazon floodplain lake connected to the Solimões River using a process‐based hydrologic model. Water exchanges between the river and lake agree well with field estimates, including the timing of different hydrological phases. However, beyond available field data, modeling results show that the seven simulated years all differed from each other. These interannual differences were caused by the interplay between phases when water levels were rising with river‐water flowing into the lake (RWRI), versus rising with lake‐water flowing out to the river (RWLO). This exchange determines the river‐water content in the lake ( C L ). Maximum C L occurred before river levels peaked because local catchment contributions can be sufficient to push lake‐water out to the river, even as river levels rise. Numerical experiments show that the seasonal distribution of local rainfall, local catchment size, and interannual variability in both climate and river stage can contribute to differing dynamics of C L in a floodplain lake. Their impacts vary among phases: river‐rise dominates the RWRI, whereas local hydrological processes dominate the RWLO and receding‐water phases. Intermediate‐to‐long‐term rainfall accumulation controls C L during the RWLO phase, whereas annual precipitation accumulation is important for C L during low water. Our model generalizes beyond limited available field studies and offers potential to better understand floodplain lakes in other areas and how regional versus local changes in climate may affect their hydrological dynamics.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».