Comparing Bayesian and traditional end-member mixing approaches for hydrograph separation in a glacierized basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Water tracer data have been successfully used for hydrograph separation in glacierized basins. However, uncertainties in the hydrograph separation are large in these basins, caused by the spatio-temporal variability in the tracer signatures of water sources, the uncertainty of water sampling and the mixing model uncertainty. In this study, we used electrical conductivity (EC) measurements and two isotope signatures (δ18O and δ2H) to label the runoff components, including groundwater, snow and glacier meltwater, and rainfall, in a Central Asia glacierized basin. The contributions of runoff components (CRC) to the total runoff, as well as the corresponding uncertainty, were quantified by two mixing approaches: a traditional end-member mixing approach (TEMMA) and a Bayesian end-member mixing approach. The performance of the two mixing approaches were compared in three seasons, distinguished as cold season, snowmelt season and glacier melt season. Results show that: 1) The Bayesian approach generally estimated smaller uncertainty ranges for the CRC compared to the TEMMA. 2) The Bayesian approach tended to be less sensitive to the sampling uncertainties of meltwater than the TEMMA. 3) Ignoring the model uncertainty caused by the isotope fractionation likely leaded to an overestimated rainfall contribution and an underestimated meltwater share in the melt seasons. Our study provides the first comparison of the two end-member mixing approaches for hydrograph separation in glacierized basins, and gives insights for the application of tracer-based mixing approaches for similar 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».