An Upscaled Model of Fill‐And‐Spill Hydrological Response
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The hydrology of wetland‐dominated landscapes is often controlled by a fill‐and‐spill mechanism, whereby surface depressions retain water and release it once a deficit is filled. The response of these systems to precipitation/snowmelt events is influenced by the local storage deficit and connectivity between storage features. To estimate runoff generated from a heterogeneous wetland complex, a closed‐form analytical upscaled probabilistic model is developed. The mathematical solution requires information on the distribution of initial deficits and wetland local contributing areas, which may be estimated via a combination of spatial analysis and field observation. The model is used to explore the influence of spatial heterogeneity of wetland properties including deficit depth, local contributing area, and cascade depth (the number of wetlands in‐series within a cascade) on runoff response. It is also used to clarify “gatekeeper” storage features role at large scales and for systems with shallow wetland cascade depths. The proposed solution is shown to be a generalization of the well‐known Probability Distributed Model and Xinanjiang runoff models, augmented to include information about local contributing areas and wetlands connectivity. The closed form probabilistic mathematical solution is verified by comparing results with Monte Carlo simulations. The proposed runoff model has been implemented in Raven, a hydrologic model, to test the method performance in lumped runoff simulation of wetland‐dominated basins influenced by fill‐and‐spill hydrology. This study can contribute to our understanding of wetland characteristics distribution on landscape hydrology, and compensate for insufficiently resolved elevation data in flat terrains where threshold criteria are hard to estimate.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».