Quantifying Groundwater Recharge Dynamics and Unsaturated Zone Processes in Snow‐Dominated Catchments via On‐Site Dissolved Gas Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Snowmelt contributes a significant fraction of groundwater recharge in snow‐dominated regions, making its accurate quantification crucial for sustainable water resources management. While several components of the hydrological cycle can be measured directly, catchment‐scale recharge can only be quantified indirectly. Stable water isotopes are often used as tracers to estimate snowmelt recharge, even though estimates based on stable water isotopes are biased due to the large variations of δ 2 H and δ 18 O in snow and the difficulty to measure snowmelt directly. To overcome this gap, a new tracer method based on on‐site measurements of dissolved He, 40 Ar, 84 Kr, N 2 , O 2 , and CO 2 is presented. The new method was developed alongside classical tracer methods (stable water isotopes, 222 Rn, 3 H/ 3 He) in a highly instrumented boreal catchment. By revealing (noble gas) recharge temperatures and excess air, dissolved gases allow (i) the contribution of snowmelt to recharge, (ii) the temporal recharge dynamics, and (iii) the primary recharge pathways to be identified. In contrast to stable water isotopes, which produced highly inconsistent snowmelt recharge estimates for the experimental catchment, dissolved gases produced consistent estimates even when the temperature of snowmelt during recharge was not precisely known. As dissolved gases are not controlled by the same processes as stable water isotopes, they are not prone to the same biases and represent a highly complementary tracer method for the quantification of snowmelt recharge dynamics in snow‐dominated regions. Furthermore, an observed systematic depletion of N 2 in groundwater provides new evidence for the pathways of biological N‐fixation in boreal forest soils.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».