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Enregistrement W2989893774 · doi:10.1016/j.hydroa.2019.100046

Comparison of isotopic mass balance and instrumental techniques as estimates of basin hydrology in seven connected lakes over 12 years

2019· article· en· W2989893774 sur OpenAlexafffund
Heather A. Haig, Nicole M. Hayes, Gavin L. Simpson, Yuanbi Yi, B. Wissel, Kyle R. Hodder, Peter R. Leavitt

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrology X · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of VictoriaAlberta Environment and Protected AreasUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's UniversityCanada Research ChairsQueen's University BelfastCanada Foundation for InnovationUniversity of Regina
Mots-clésHydrology (agriculture)Environmental scienceStable isotope ratioDrainage basinWatershedSurface waterWater balanceIsotopeStructural basinGeologyGeomorphologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass-balance models using stable isotopes of hydrogen and oxygen provide useful estimates of the water balance of lakes, particularly in the absence of instrumental data. However, isotopic mass balances are rarely compared directly to measured water fluxes. Here we compared instrumental and isotope-based determinations of water fluxes in seven connected lakes over 12 years to quantify how agreement between the two approaches is affected by lake type and its position in the landscape. Overall, lake-specific ratios of evaporation to inflow (E/I) from instrumental measurements (median, x̃ = 0.06, median absolute deviation, MAD = 0.06) agreed well with isotopic estimates using headwater models (x̃ = 0.14, MAD = 0.08), with the exception of one lake with limited channelized inflow of surface waters (x̃instrumental = 0.51 vs. x̃headwater = 0.24). Isotope-instrument agreement improved (x̃ = 0.09 vs. x̃ = 0.03) when basin-specific (‘best-fit’) isotope models also considered local connectivity to upstream water bodies. Comparison among years revealed that mean isotopic E/I values were lowest in 2011 (mean, μ = 0.06, standard deviation, σ = 0.09) during a 1-in-140 year spring flood, and highest during a relatively arid year, 2003 (μ = 0.22, σ = 0.19), while interannual variability in E/I generally increased with distance downstream along the mainstem of the watershed. Similar patterns of agreement between methods were recorded for water-residence time. Isotope models also documented the expected low water yield from lake catchments (μ = 36.2 mm yr−1, σ = 62.3) suggesting that isotope models based on late-summer samples integrate annual inputs from various sources that are difficult to measure with conventional methods. Overall, the strong positive agreement between methods confirms that water isotopes can provide substantial insights into landscape patterns of lake hydrology, even in ungauged systems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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