Nested Recharge Systems in Mountain Block Hydrology: High-Elevation Snowpack Generates Low-Elevation Overwinter Baseflow in a Rocky Mountain River
Notice bibliographique
Résumé
The majority of each year′s overwinter baseflow (i.e., winter streamflow) in a third-order eastern slopes tributary is generated from annual melting of high-elevation snowpack which is transmitted through carbonate and siliciclastic aquifers. The Little Elbow River and its tributaries drain a bedrock system formed by repeated thrust faults that express as the same siliciclastic and carbonate aquifers in repeating outcrops. Longitudinal sampling over an 18 km reach was conducted at the beginning of the overwinter baseflow season to assess streamflow provenance. Baseflow contributions from each of the two primary aquifer types were apportioned using sulfate, δ34SSO4, and silica concentrations, while δ18OH2O composition was used to evaluate relative temperature and/or elevation of the original precipitation. Baseflow in the upper reaches of the Little Elbow was generated from lower-elevation and/or warmer precipitation primarily stored in siliciclastic units. Counterintuitively, baseflow generated in the lower-elevation reaches originated from higher-elevation and/or colder precipitation stored in carbonate units. These findings illustrate the role of nested flow systems in mountain block recharge: higher-elevation snowmelt infiltrates through fracture systems in the cliff-forming—often higher-elevation—carbonates, moving to the lower-elevation valley through intermediate flow systems, while winter baseflow in local flow systems in the siliciclastic valleys reflects more influence from warmer precipitation. The relatively fast climatic warming of higher elevations may alter snowmelt timing, leaving winter water supply vulnerable to climatic change.
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.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».