Analytical upscaling of fill-and-spill hydrology
Notice bibliographique
Résumé
Fill-and-spill hydrology, where landscape storage features such as bogs, lakes, prairie sloughs, or surface depressions impound and then dynamically release water after a deficit is filled, has received increased attention in recent years. In systems dominated by fill-and-spill, the contributing runoff area is a function of both local storage deficit and the degree and nature of connectivity between storage features. Here, a closed-form analytical upscaled probabilistic event model of runoff response from thousands of bog cascades in a wetland complex is developed and demonstrated. The efficient mathematical model represents the individual wetland contributing area, runoff coefficient, and pre-event deficit of each bog as probability distributions that may be estimated via a combination of spatial analysis and field observation. The model is here used to explore the impacts of cascade depth, network branching ratio, local contributing area, and deficit distribution on runoff response. The upscaling results provide insight into the critical runoff characteristics and emergent behaviour of watersheds typified by fill-and-spill hydrology and clarify the role of ‘gatekeeper’ storage features at large scales and for systems with shallow cascade depth. The mathematical solution is found to be a generalization of the well-known PDM (Probability Distributed Model) and Xinanxiang probabilistic runoff models for the specific case where network depth is one and contributing area of each storage feature is zero, and therefore can be readily generalized to support simulation of classical rainfall-runoff responses in heterogeneous landscapes. The results of the model enable exploration of scaling and distribution effects upon catchment runoff in basins influenced by fill-and-spill hydrology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».