The value of water isotope data on improving process understanding in a glacierized catchment on the Tibetan Plateau
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This study integrated a water isotope module into the hydrological model THREW (Tsinghua Representative Elementary Watershed) which has been successfully used in high and cold regions. Signatures of oxygen stable isotope (18O) of different water inputs and stores were simulated coupling with the simulations of runoff generation. Isotope measurements of precipitation water samples and assumed constant isotope signature of ice meltwater were used to force the isotope module. Isotope signatures of water stores such as snowpack and subsurface water were updated by an assumed completely mixing procedure. Fractionation effects of snowmelt and evapotranspiration were modeled in a Rayleigh fractionation approach. The isotope-aided model was subsequently applied for the quantification of runoff components and estimations of mean water travel time (MTT) and mean residence time (MRT) in the glacierized watershed of Karuxung river on the Tibetan Plateau. Model parameters were calibrated by three variants with different combinations of streamflow, snow cover area and isotopic composition of stream water. Modeled MTT and MRT were validated by estimates of a tracer-based sine-wave method. Results indicate that (1) the proposed model performs well on simultaneously reproducing the observations of streamflow, snow cover area and isotopic composition of stream water, despite the fact that only precipitation water samples were available for tracer input; (2) isotope data facilitate more robust estimations on contributions of runoff components (CRCs) to streamflow in the melting season, as well as on MTT and MRT; (3) involving isotope data for the model calibration obviously reduces uncertainties in the quantification of CRCs and estimations of MTT and MRT, through better constraining the competitions among different runoff processes induced by meltwater and rainfall. Our results inform scientists on the high value of water isotope data for improving process understanding in a glacierized basin on the Tibetan Plateau.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».