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Enregistrement W2982406656 · doi:10.1002/hyp.13614

Quantitative guidance for efficient vertical flow measurements at the sediment–water interface using temperature–depth profiles

2019· article· en· W2982406656 sur OpenAlexaff
Dylan J. Irvine, Barret L. Kurylyk, Martin A. Briggs

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSavannah River Operations Office, U.S. Department of EnergyU.S. Geological SurveyU.S. Department of Energy
Mots-clésEnvironmental scienceSedimentFlux (metallurgy)Hydrology (agriculture)Flow (mathematics)Surface waterSoil scienceGeologyMaterials scienceMechanicsGeomorphologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Upward discharge to surface water bodies can be quantified using analytical models based on temperature–depth ( T‐z ) profiles. The use of sediment T‐z profiles is attractive as discharge estimates can be obtained using point‐in‐time data that are collected inexpensively and rapidly. Previous studies have identified that T‐z methods can only be applied at times of the year when there is significant difference between the streambed–water interface and deeper sediment temperatures (e.g., winter and summer). However, surface water temperatures also vary diurnally, and the influence of these variations on discharge estimates from T‐z methods is poorly understood. For this study, synthetic T‐z profiles were generated numerically using measured streambed interface temperature data to assess the influence of diurnal temperature variations on discharge estimation and provide insight into the suitable application of T‐z methods. Results show that the time of day of data collection can have a substantial influence on vertical flux estimates using T‐z methods. For low groundwater discharge fluxes (e.g., 0.1 m d −1 ), daily transience in streambed temperatures led to relatively large errors in estimated flow magnitude and direction. For higher discharge fluxes (1.5 m d −1 ), the influence of transient streambed temperatures on discharge estimates was strongly reduced. Discharge estimates from point‐in‐time T‐z profiles were most accurate when the uppermost point in the T‐z profile was near the bed interface daily mean (two time periods daily). Where temperature time series data are available, daily averaged T‐z profiles can produce accurate discharge estimates across a wide range of discharge rates. Seasonality in shallow groundwater temperature generally had a negligible influence on vertical flow estimates. These findings can be used to plan field campaigns and provide guidance on the optimal application of T‐z methods to quantify vertical groundwater discharge to surface water bodies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,239 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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