Evaluating the Ubiquity of Thresholds in Rainfall‐Runoff Response Across Contrasting Environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thresholds in precipitation‐runoff relationships have been observed in numerous studies using scatter plots comparing meteorological factors and hydrologic response metrics. Most thresholds reported in the literature have been identified from relationships between meteorological factors that quantify volumes or depths of water (e.g., total event rainfall) and metrics capturing hydrologic response magnitude (e.g., runoff ratio), with a strong emphasis on hillslopes and catchments in temperate humid environments. Knowledge gaps, however, remain regarding the ubiquity of hydrologic thresholds across different climatic environments and different meteorological factors that affect different response metrics. This study therefore aimed to evaluate relationships for a wide range of meteorological factors and response metrics derived from event‐scale rainfall‐runoff analysis for 21 sites spanning seven contrasting geographic areas. Specifically, meteorological factors quantifying rainfall depth, rainfall intensity, and hydrologic abstractions related to evapotranspiration were considered, along with response metrics that describe response timing and response magnitude, leading to 4,557 relationships being evaluated. While rainfall depth thresholds were observed for most sites, rainfall intensity thresholds were also observed. Additionally, threshold behavior was shown to be sensitive to antecedent conditions over specific durations of time preceding a rainfall‐runoff event. The large number of relationships evaluated in this study allowed for the development of a typology of threshold dynamics and the formulation of hypotheses about dominant hydrological processes. This typology may not only promote standardized threshold descriptions but also make intersite comparisons of nonlinear rainfall‐runoff behavior easier.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».