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Enregistrement W2950048374 · doi:10.82308/11260

Investigating small multiple catchment runoff generation in a forested temperate watershed

2005· article· en· W2950048374 sur OpenAlexfundno aff
April L. James

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto MississaugaMcGill University
Mots-clésSurface runoffEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Antecedent moistureWatershedStormStreamflowRunoff curve numberDrainage basinEcohydrologyGroundwaterRunoff modelGeologyEcologyGeographyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Runoff generation refers to the physical processes by which water travels through the landscape, moving through the subsurface or over the ground surface, ultimately arriving at the stream channel. These physical processes vary in both space and time leading to difficulties in mechanistic modelling of storm response, contaminant transport and nutrient fluxes. Runoff generation has been extensively studied at the hillslope scale and in headwater catchments. However, only recently have empirical studies begun to collect similarly detailed datasets across multiple catchments with which to examine how these processes change with scale. This study examines runoff generation from a series of eight small nested forest catchments and focuses specifically on the controlling influences of antecedent moisture conditions and catchment topography. End-member-mixing-analysis using stream water hydrochemistry from the eight catchments shows changing seasonal and storm-based source water contributions to the stream channel. Analysis identifies hydrochemical solutes with behaviour consistent with the assumptions of the mixing-model approach for all eight catchments. Results indicate that testing of solute selection is critical in the application of this method to multiple catchments. Runoff generation observed for five storm events shows a strong nonlinear relationship between runoff and antecedent moisture conditions, supporting the hypothesis of varying 'states of wetness'. Detailed hillslope-scale investigation during the different 'states of wetness' indicates that while groundwater and soil moisture profiles show changing active-flow connectivity on a seasonal and storm-base dtime scale, there no significant change in spatial patterns of shallow soil moisture. These results suggest that a priori spatial patterns in shallow soil moisture in forested terrains may not be a good predictor of critical hydrologic connectivity that leads to the threshold change in runoff generation, as has been found in rangeland catchments. Differences in storm response from the eight catchments are in part attributable to variation in topography and landscape organization. The multiple catchments have similar distributions of topographic index and yet differences in mean values of topographic index lead to significantly different estimates of mean residence time. Scaling of storm response is dominated by the behaviour of the three largest catchments. These three catchments distinguish themselves with larger MRT and larger valley bottom areas. It is these three catchments that, under dry antecedent moisture conditions, show significantly larger amounts of new water delivery to the stream channel, suggesting a significant change in dominant runoff mechanisms related to topography and landscape organization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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