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Enregistrement W4321490464 · doi:10.5194/egusphere-egu23-3659

How does the 'window' of overland flow generating rainfall react to Clausius-Clapeyron scaling?

2023· preprint· en· W4321490464 sur OpenAlexaboutno aff
Bernhard Schmid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalingSurface runoffEnvironmental scienceIntensity (physics)Infiltration (HVAC)Hydrology (agriculture)MathematicsMeteorologyPhysicsGeologyGeotechnical engineeringGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rainfall on an infiltrating microcatchment or hillslope will trigger overland flow, if it is long and intense enough. It is, naturally, of interest to know, what 'enough' means in quantitative terms, i.e. with respect to a given soil and an intensity-duration-frequency (IDF) relationship of selected return interval.Fully impervious surfaces excepted, an initial phase of the process exists, during which detention storage will be filled and water infiltrates into the soil. The end of that phase (if any) marks the lower limit to the overland flow generating rainfall 'window'. Further to the right of the IDF-curve longer events causing overland flow follow, until a point is reached, where no more overland flow forms, this time because the rainfall intensity has become too low to overcome infiltration. The interval between these two end points has been termed the 'rainfall window'. A closed form expression for its length is given subsequently, and its response to rainfall events subject to Clausius-Clapeyron scaling will be discussed. An IDF relationship of the formis assumed, with r the rainfall intensity, td the storm duration and f the Clausius-Clapeyron scaling factor (parameters s = 0.0597 m and b = 540 s in the examples below). Using a Green-Ampt type infiltration model and assuming p = 1, the following closed form expression has been derived:with Ksv vertical saturated permeability and Sav averaged suction at the wetting front.The Clausius-Clapeyron relationship, i.e. a 7% increase in rainfall depth per additional degree centigrade of warming, may yield an order of magnitude of what to expect from climate change. Here, f = 1.07 will be assumed for 1 K increase in temperature, and f = 1.14 for 2 K.The examples given here use a present-day IDF relationship of 20 years' return interval (roughly valid in the Austrian Alps) and initial loss of 0.5 mm. The rainfall window was computed using soil data from Columbia sandy loam, Guelph loam and Ida silt loam. Future warming was assumed as 1.0 and 2.0 K, resp.In the case of the most pervious soil of the three (Columbia sandy loam, vertical saturated permeability Ksv = 0.0139 mm/s) the (short) rainfall window showed a length of 22 min (present), 27 min (1 K warming) and 31 min (2K), an increase of 22% and 43%, resp.The 'medium' soil, Guelph loam (Ksv = 0.00367 mm/s), started from a window length of 109 min (present), rising to 123 min and 138 min for 1K and 2K resp. (increases of 13% and 26%).In case of the finest soil, Ida silt loam (Ksv = 0.000292 mm/s), the overland flow generating window of rainfall was longest and amounted to 44 h (present), 48 h (1K: 9% increase) and 52 h (17% increase).In conclusion it may be stated that notable increases in the overland flow generating rainfall window are to be expected due to future warming. Overland flow events tend to become more frequent as more storms will qualify as triggers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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