Quantifying Streamflow Depletion from Groundwater Pumping: A Practical Review of Past and Emerging Approaches for Water Management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Groundwater pumping can cause reductions in streamflow (“streamflow depletion”) that must be quantified for conjunctive management of groundwater and surface water resources. However, streamflow depletion cannot be measured directly and is challenging to estimate because pumping impacts are masked by streamflow variability due to other factors. Here, we conduct a management‐focused review of analytical, numerical, and statistical models for estimating streamflow depletion and highlight promising emerging approaches. Analytical models are easy to implement, but include many assumptions about the stream and aquifer. Numerical models are widely used for streamflow depletion assessment and can represent many processes affecting streamflow, but have high data, expertise, and computational needs. Statistical approaches are a historically underutilized tool due to difficulty in attributing causality, but emerging causal inference techniques merit future research and development. We propose that streamflow depletion‐related management questions can be divided into three broad categories (attribution, impacts, and mitigation) that influence which methodology is most appropriate. We then develop decision criteria for method selection based on suitability for local conditions and the management goal, actionability with current or obtainable data and resources, transparency with respect to process and uncertainties, and reproducibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».