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Enregistrement W3111194155 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-9746

The role of subsurface storage on departures from the Budyko curve

2020· article· en· W3111194155 sur OpenAlexaff
Laurent Pfister, Stanislaus J. Schymanski, Remko C. Nijzink, Jeffrey J. McDonnell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvapotranspirationEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Animal scienceChemistryBiologyGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Budyko framework is a widely used empirical concept in hydrology and climatology. However, catchment water balances that plot along the curve are often noisy and scattered, with some catchments plotting above the curve and some below the curve. Here we examine one of the possible causes for such scatter: subsurface storage. We bring together data from 38 experimental catchments in Luxembourg where all climate and landuse factors are roughly constant, except for subsurface storage. We leverage diverse catchment geology represented by the large differences in bedrock porosity and permeability with resulting large differences in storage and streamwater transit times across our set of nested catchments. This setting enables us to test the null hypothesis that departures (offset) from the Budyko line along the evaporative index (i.e. actual evapotranspiration / potential evapotranspiration) axis has no relation to below ground storage. We then ask the following questions: Where do the 38 Luxembourg catchments plot in the Budyko space? How do subsurface storage metrics vary across the 38 Luxembourg catchments? How are these subsurface storage metrics related to the Budyko offset? And secondarily, What might explain scatter on the precipitation / PET axis in the Luxembourg catchments and how is this related to catchment area? Our main finding is that subsurface storage—driven by differences in catchment geology—explains approximately 60% of the departure from the Budyko curve. Furthermore, scatter along the aridity index axis (i.e. precipitation / potential evapo-transpiration) is explained by an east-west gradient in precipitation amount within an otherwise low seasonality environment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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