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Enregistrement W4239051321 · doi:10.5194/hessd-11-2613-2014

Where does streamwater come from in low relief forested watersheds? A dual isotope approach

2014· preprint· en· W4239051321 sur OpenAlexaff
Julian Klaus, Jeffrey J. McDonnell, C. R. Jackson, E. Du, Natalie A. Griffiths

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryU.S. Forest ServiceDeutsche ForschungsgemeinschaftUT-BattelleBattelleU.S. Department of EnergyOregon State UniversityU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBaseflowHydrology (agriculture)Riparian zoneSurface runoffStreamflowSTREAMSStable isotope ratioEnvironmental scienceGroundwaterHydrographWater tableMeteoric waterDrainage basinTributaryGeologyHabitatGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The time- and geographic sources of streamwater in low relief watersheds are poorly understood. This is partly due to the difficult combination of low runoff coefficients and often damped streamwater isotopic signals precluding traditional hydrograph separation and convolution integral approaches. Here we present a dual isotope approach involving 18O and 2H of water in a low angle forested watershed to determine streamwater source components and then build a conceptual model of streamflow generation. We focus on three headwater lowland sub-catchments draining the Savannah River Site in South Carolina, USA. Our results for a 3 year sampling period show that the slopes of the meteoric water lines/evaporation water lines (MWL/EWL) of the catchment water sources can be used to extract information on runoff source in ways not considered before. Our dual isotope approach was able to identify unique hillslope, riparian and deep groundwater, and streamflow compositions. The streams showed strong evaporative enrichment compared to the local meteoric water line (δ2H = 6.45 × δ18O + 6.26‰) with slopes of 2.52, 2.84, and 2.86. Based on the unique and unambiguous slopes of the EWLs of the different water cycle components and the isotopic time series of the individual components, we were able to show how the riparian zone controls baseflow in this system and how the riparian zone "resets" the stable isotope composition of the observed streams in our low angle, forested watersheds. Although this approach is limited in terms of quantifying mixing percentages between different end-members, our dual isotope approach enable extraction of hydrologically useful information in a region with little change in individual isotope time series.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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