Where and When to Collect Tracer Data to Diagnose Hillslope Permeability Architecture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The permeability architecture has a major influence on hillslope flow path and hydrogeochemistry. To constrain this architecture and overcome equifinality in the diagnosis of hillslope flow paths within hydrologic transport models, different types of complementary data (e.g., tracer) have been recommended. However, there is still little information on the extent to which such complementary data can unravel the permeability architecture, and where and when to measure such data to most efficiently constrain models. Here, we couple a Richards‐based flow and transport model with extensive long‐term field measurements to compare the relative value of different types of hydrometric and tracer data in discriminating between contrasting permeability (or saturated hydraulic conductivity ( )) architectures, in the absence of macropore flow. Our results show that compared to streamflow and water table observations, stream tracer data have a stronger evaluative potential to constrain hillslope vertical pattern in , in particular during seasons when flow is on average low (e.g., winter or summer). Tracer data from within the hillslope are even more helpful to discriminate between different vertical patterns in Ks than stream tracer data. This suggests a higher evaluative potential for hillslope tracer observations. This evaluative potential of hillslope data depends on where and when the data are collected, and increases with depth from the soil surface, with distance from the stream and during seasons when flow is low. The findings also emphasize the importance of incorporating hillslope permeability architecture in hydrologic transport models in order to reduce the uncertainty in the predictions of stream water quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».