Saturation-excess overland flow in the European loess belt: An underestimated process?
Notice bibliographique
Résumé
A major challenge in runoff and soil erosion modelling is the adequate representation of the most relevant processes in models while avoiding over parameterization. In the European loess belt, progressive soil crusting during rainfall events, resulting in infiltration-excess runoff, is usually considered the dominant process generating runoff on catchments covered with silty soils. Saturation-excess may also occur and affect their runoff and erosion behavior. However, saturation-excess runoff occurrence and quantification have rarely been performed and is usually not taken into account when modelling runoff and erosion in these environments. Accordingly, a continuous simulation of the Austreberthe catchment (214 km2), located in the European loess belt (Normandy, France), was conducted with the new Water and Sediment (WaterSed) model over 12 years, corresponding to more than 780 individual rainfall events, at a 25 m spatial resolution. The inter-annual variability of runoff and erosion was closely linked to the number of intense events per year and their distribution through the year. The model was properly calibrated over a representative set of 35 rainfall events, considering either infiltration-excess and/or saturation-excess runoff. It was also able to reproduce the measured runoff volume for most of the monitoring period. However, the three years with most rainfall were adequately modelled only including saturation-excess runoff. An analysis performed at the seasonal scale revealed that saturation was modelled in the catchment during almost all of the modelling period, suggesting the importance of this often overlooked process in current modelling attempts.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».