Evidence-based requirements for perceptualising intercatchment groundwater flow in hydrological models
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater-dominated catchments are often critical for nationally important water resources. Many conceptual rainfall–runoff models tend to degrade in their model performance in groundwater-dominated catchments, as they are rarely designed to simulate spatial groundwater behaviours or interactions with surface waters. Intercatchment groundwater flow is one such neglected variable. Efforts have been made to incorporate this process into existing models, but there is a need for improving our perceptual models of groundwater–surface water interactions prior to any model modifications. In this study, national meteorological, hydrological, hydrogeological, geological and artificial influence (characterising abstractions and return flows) datasets are used to infer a perceptual model of intercatchment groundwater flow (IGF) and how it varies across the river Thames, United Kingdom (UK). We characterise the water balance, presence of gaining/losing river reaches and intra-annual dynamics in 80 subcatchments of the river Thames, taking advantage of its wealth of data, densely gauged river network and geological variability. We show the prevalence of non-conservative river reaches across the study area, with heterogeneity both between, and within, geological units, giving rise to a complex distribution of recharge and discharge points along the river network. We infer where non-conservative reaches can be attributed to IGF and where other processes (e.g. surface water abstractions) are the likely cause. Through analysis of recorded reach length water balance data and hydrogeological perceptualisation, we conclude that outcrops of carbonate fractured aquifers (Chalk and Jurassic limestone) show evidence of IGF both from headwater to downstream reaches, and out-of-catchment via spring lines. We found variability across the study area, with more seasonality and variability in river catchments on Jurassic limestone outcrops compared to Chalk and Lower Greensand outcrops. Our results demonstrate the need for local investigation and hydrogeological perceptualisation within regional analysis, which we show to be achievable given relatively simple geological interpretation and data requirements. We support the inclusion of IGF fluxes within existing models to enable calibration improvements in groundwater-dominated catchments, but with geologically specific characteristics, and (when perceptually appropriate) connectivity between catchments.
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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 | 0,009 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».