Travel times for snowmelt‐dominated headwater catchments: Influences of wetlands and forest harvesting, and linkages to stream water quality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The time it takes water to travel through a catchment, from when it enters as rain and snow to when it leaves as streamflow, may influence stream water quality and catchment sensitivity to environmental change. Most studies that estimate travel times do so for only a few, often rain‐dominated, catchments in a region and use relatively short data records (<10 years). A better understanding of how catchment travel times vary across a landscape may help diagnose inter‐catchment differences in water quality and response to environmental change. We used comprehensive and long‐term observations from the Turkey Lakes Watershed Study in central Ontario to estimate water travel times for 12 snowmelt‐dominated headwater catchments, three of which were impacted by forest harvesting. Chloride, a commonly used water tracer, was measured in streams, rain, snowfall and as dry atmospheric deposition over a 31 year period. These data were used with a lumped convolution integral approach to estimate mean water travel times. We explored relationships between travel times and catchment characteristics such as catchment area, slope angle, flowpath length, runoff ratio and wetland coverage, as well as the impact of harvesting. Travel time estimates were then used to compare differences in stream water quality between catchments. Our results show that mean travel times can be variable for small geographic areas and are related to catchment characteristics, in particular flowpath length and wetland cover. In addition, forest harvesting appeared to decrease mean travel times. Estimated mean travel times had complex relationships with water quality patterns. Results suggest that biogeochemical processes, particularly those present in wetlands, may have a greater influence on water quality than catchment travel times.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».