Upscaling Hillslope‐Scale Subsurface Flow to Inform Catchment‐Scale Recession Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The subsurface flow contribution to a basin hydrograph is often conceptualized as a single lumped reservoir parameterized by a power law function fit through the observed recession behavior of the basin. However, basins may be better represented as multiple independent subsurface hillslope reservoirs characterized with variable, transient recession behavior as a function of the time history of recharge. In this work, we unify the latter, more complex understanding of the subsurface with the large‐scale power law recession behavior convenient in hydrologic modeling applications. This unification is achieved by deriving upscaling relationships capable of converting simple metrics of basin hillslope topography into a signature basin response characterizing the subsurface‐flow‐induced recession from a single recharge event. Event superposition may then be used to simulate the application of a time series of recharge and a simple scaling relationship may be used to handle basins with homogeneous conductivity. The signature response is informed by numerical simulations of the hillslope‐storage Boussinesq equation for unconfined saturated flow through sloping hillslopes applied to 30 basins in the CAMELS database. The efficacy of the upscaled signature response in replicating numerical simulations in 50 CAMELS basins is demonstrated, as is the practical efficacy of the upscaling relationships for predicting transient recession in 17 of these basins. The upscaled signature response method thus provides a tool for hydrologic modelers to estimate transient recession parameters using the insights of subsurface flow modeling, although the predictions made by this method are unable to capture the full variability of observed recession behavior.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».