Too Many Streams and Not Enough Time or Money? Analytical Depletion Functions for Streamflow Depletion Estimates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater pumping can cause streamflow depletion by reducing groundwater discharge to streams and/or inducing surface water infiltration. Analytical and numerical models are two standard methods used to predict streamflow depletion. Numerical models require extensive data and efforts to develop robust estimates, while analytical models are easy to implement with low data and experience requirements but are limited by numerous simplifying assumptions. We have pioneered a novel approach that balances the shortcomings of analytical and numerical models: analytical depletion functions (ADFs), which include empirical functions expanding the applicability of analytical models for real-world settings. In this paper, we outline the workflow of ADFs and synthesize results showing that the accuracy of ADFs compared against a variety of numerical models from simplified, archetypal models to sophisticated, calibrated models in both steady-state and transient conditions over diverse hydrogeological landscapes, stream networks, and spatial scales. Like analytical models, ADFs are rapidly and easily implemented and have low data requirements but have significant advantages of better agreement with numerical models and better representation of complex stream geometries. Relative to numerical models, ADFs have limited ability to explore nonpumping related impacts and incorporate subsurface heterogeneity. In conclusion, ADFs can be used as a stand-alone tool or part of decision-support tools as preliminary screening of potential groundwater pumping impacts when issuing new and existing water licenses while ensuring streamflow meets environmental flow needs.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle