Technical note: Accounting for snow in the estimation of root-zonewater storage capacity from precipitation and evapotranspirationfluxes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A common parameter in hydrological modeling frameworks is root-zone water storage capacity (SR[L]), which mediates plant-water availability during dry periods and the partitioning of rainfall between runoff and evapotranspiration. Recently, a simple flux-tracking based approach was introduced to estimate the value of SR (Wang-Erlandsson et al., 2016). Here, we build upon this original method, which we argue may overestimate SR in snow-dominated catchments due to snow melt and evaporation processes. We propose a simple extension to the method presented by Wang-Erlandsson et al. (2016), and show that the approach provides a more conservative minimum estimate of SR in snow-dominated watersheds. This SR dataset is available at 1 km resolution for the continental United States, along with the full analysis code, on Google Colaboratory and Earth Engine platforms. We highlight differences between the original and new methods across the rain-snow transition in the Southern Sierra Nevada, California, USA. As climate warms and precipitation increasingly arrives as rain instead of snow, the subsurface may be an increasingly important reservoir for storing plant-available water between wet and dry seasons; improved estimates of SR will therefore better clarify the future role of the subsurface as a storage reservoir that can sustain forests during seasonal dry periods and episodic drought.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».