Isotopic constraints on water balance and evapotranspiration partitioning in gauged watersheds across Canada
Notice bibliographique
Résumé
During 2013–2019, we conducted a Canada-wide program of streamflow sampling for the analysis of stable isotopic composition (18O/16O and 2H/1H), providing the first comprehensive survey for gauged watersheds across Canada ranging from 10 to 10,000 km2. A watershed-based assessment of vapour and runoff partitioning is presented for 103 watersheds across a diverse range of climate and land cover types, spanning 25° latitude and 86° longitude. An isotope-based methodology is applied to estimate evaporation/inflow (E/I) and transpiration/evapotranspiration (T/ET) utilizing offset between isotope values in streamflow and precipitation, augmented by regional climate reanalysis data. Isotopic enrichment in streamflow serves to differentiate direct, abiotic evaporation, mainly arising from open water evaporation from lakes and wetlands, from transpiration by natural vegetation and cropland, which has previously been recognized as principally non-fractionating. Sensitivity analysis suggests only a minor influence of interception losses on T/ET. Systematic variations in evaporation losses, transpiration losses and gauged runoff are revealed across the major hydrometric regions of Canada. Calculations suggest that E/I ranged from 2 to 60 %, while T/ET ranged from 25 to greater than 95 % across the watersheds. A new water loss classification is introduced which reveals that 19 of 103 watersheds were runoff-dominated, 54 were transpiration-dominated, 5 were evaporation-dominated, and 27 had more than one dominant water loss mechanism.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».