Snowpack disrupts relationship between young water fraction and isotope amplitude ratio; approximately one fifth of mountain streamflow less than one year old
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous “fraction of young water” ( F yw ) estimates based on relative annual isotopic amplitudes in precipitation ( A p ) and streamflow ( A s ) produced low F yw values in mountain catchments, which is contrary to extensive research that reports rapid water transmission in mountains. This study investigated this discrepancy by testing the effect of snow accumulation on the model that underpins the F yw method. A Monte‐Carlo analysis of simulations for 20,000 randomly‐generated catchment model configurations used 10 years of precipitation inputs for the Upper Elbow River catchment in the Rocky Mountains (Alberta, Canada) to model discharge with and without snowpack storage of winter precipitation. Neither direct nor modified precipitation input produced a 1:1 relationship between A s / A p and F yw , undermining the applicability of the original F yw method in mountain watersheds with large seasonal snow accumulation. With snowpack‐modified input a given A s / A p ratio corresponds to a range of F yw values, which can still provide semi‐quantitative information. In the small (435 km 2 ) Elbow River catchment a F yw range of 7–23% supports previous findings of rapid transmission in mountain catchments. Further analysis showed that the improved discharge prediction (Nash–Sutcliffe efficiency > 0.9) correlates with higher F yw values and demonstrated that the interannual shifts in δ 18 O can be used to estimate of new water (<1 year) fraction in winter streamflow, and the estimate of 20% for the Elbow River further supports rapid transmission in mountain catchments.
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 | 0,000 |
| 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 ».