An Evaluation of Catchment Transit Time Model Parameters: A Comparative Study between Two Stable Isotopes of Water
Notice bibliographique
Résumé
Using δ18O and δ2H in mean transit time (MTT) modeling can ensure the verifiability of results across catchments. The main objectives of this study were to (i) evaluate the δ18O- and δ2H-based behavioral transit time distributions and (ii) assess if δ18O and δ2H-based MTTs can lead to similar conclusions about catchment hydrologic functioning. A volume weighted δ18O (or δ2H) time series of sampled precipitation was used as an input variable in a 50,000 Monte Carlo (MC) time-based convolution modeling process. An observed streamflow δ18O (or δ2H) time series was used to calibrate the model to obtain the simulated time series of δ18O (or δ2H) of the streamflow within a nested system of eight Prairie catchments in Canada. The model efficiency was assessed via a generalized likelihood uncertainty estimation by setting a minimum Nash–Sutcliffe Efficiency threshold of 0.3 for behavioral parameter sets. Results show that the percentage of behavioral parameter sets across both tracers were lower than 50 at the majority of the studied outlets; a phenomenon hypothesized to have resulted from the number of MC runs. Tracer-based verifiability of results could be achieved within five of the eight studied outlets during the model process. The flow process in those five outlets were mainly of a shallow subsurface flow as opposed to the other three outlets, which experienced other additional flow dynamics. The potential impacts of this study on the integrated use of δ18O and δ2H in catchment water storage and release dynamics must be further investigated in multiple catchments within various hydro-physiographic settings across the world.
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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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».