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Enregistrement W4220925855 · doi:10.1029/2020wr029390

Simulating Fully‐Integrated Hydrological Dynamics in Complex Alpine Headwaters: Potential and Challenges

2022· article· en· W4220925855 sur OpenAlexaff
James Thornton, René Therrien, Grégoire Mariethoz, Niklas Linde, Philip Brunner

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésForcing (mathematics)EvapotranspirationStreamflowEnvironmental scienceClimate changeRange (aeronautics)Hydrology (agriculture)Temporal scalesScale (ratio)GeologySubsurface flowGroundwaterClimatologyDrainage basinCartographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Highly simplified approaches continue to underpin hydrological climate change impact assessments across the Earth's mountainous regions. Fully‐integrated surface‐subsurface models may hold far greater potential to represent the distinctive regimes of steep, geologically‐complex headwater catchments. However, their utility has not yet been tested across a wide range of mountainous settings. Here, an integrated model of two adjacent calcareous Alpine headwaters that accounts for two‐dimensional surface flow, three‐dimensional (3D) variably‐saturated groundwater flow, and evapotranspiration is presented. An energy balance‐based representation of snow dynamics contributed to the model's high‐resolution forcing data, and a sophisticated 3D geological model helped to define and parameterize its subsurface structure. In the first known attempt to calibrate a catchment‐scale integrated model of a mountainous region automatically, numerous uncertain model parameters were estimated. The salient features of the hydrological regime could ultimately be satisfactorily reproduced – over an 11‐month evaluation period, the Nash‐Sutcliffe efficiency of simulated streamflow at the main gauging station was 0.76. Spatio‐temporal visualization of the forcing data and simulated responses further confirmed the model's broad coherence. Presumably due to unresolved local subsurface heterogeneity, closely replicating the somewhat contrasting groundwater level signals observed near to one another proved more elusive. Finally, we assessed the impacts of various simplifications and assumptions that are commonly employed in physically‐based modeling – including the use of spatially uniform forcings, a vertically limited model domain, and global geological data products – on key simulated outputs, finding strongly affected model performance in many cases. Although certain outstanding challenges must be overcome if the uptake of integrated models in mountain regions around the world is to increase, our work demonstrates the feasibility and benefits of their application in such complex systems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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