Assessing the influence of water sampling strategy on the performance of tracer-aided hydrological modeling in a mountainous basin on the Tibetan Plateau
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Tracer-aided hydrological models integrating water isotope module into the simulation of runoff generation are useful tools to reduce uncertainty of hydrological modeling in cold basins that are featured by complex runoff processes and multiple runoff components. However, there is little guidance on the strategy of field water sampling for isotope analysis to run tracer-aided hydrological models, which is especially important for large mountainous basins on the Tibetan Plateau (TP) where field water sampling work is highly costly. This study conducted a set of numerical experiments based on the THREW-T model to evaluate the reliance of the tracer-aided modeling performance on the availability of site measurements of water isotope in the Yarlung Tsangpo River (YTR) basin on the TP. Data conditions considered in the numerical experiments included the availability of glacier meltwater isotope measurement, quantity of site measurements of precipitation isotope, and the variable collecting strategies for stream water sample. Our results suggested that: (1) In high-mountain basins where glacier meltwater samples for isotope analysis are not available, estimating glacier meltwater isotope by an offset parameter from the precipitation isotope is a feasible way to force the tracer-aided hydrological model. Using a set of glacier meltwater δ18O that were 2 ‰~9 ‰ lower than the mean precipitation δ18O resulted in only small changes in the model performance and the quantifications of contributions of runoff components (CRCs, smaller than 5 %) to streamflow in the YTR basin; (2) strategy of field sampling for site precipitation to correct the global gridded isotope product of isoGSM for model forcing should be carefully designed. Collecting precipitation samples at sites falling in the same altitude tends to be worse at representing the ground pattern of precipitation δ18O over the basin than collecting precipitation samples from sites in a range of altitudes; (3) Collecting weekly stream water samples at multiple sites in the wet and warm seasons is the optimal strategy for calibrating and evaluating a tracer-aided hydrological model in the YTR basin. It is highly recommended to increase the number of stream water sampling sites rather than spending resource on extensive sampling of stream water at a sole site for multiple years. These results provide important implications for collecting site measurements of water isotope for running tracer-aided hydrological models to improve quantifications of CRCs in the high-mountain basins.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».