Patterns of Intra-Seasonal Groundwater Recharge Inferred from Streamflow and Explained by Vadose Zone Storage Deficits
Notice bibliographique
Résumé
In forested, seasonally dry watersheds, winter rains commonly replenish water storage deficits in the vadose zone before recharging underlying hillslope groundwater systems that sustain streamflow. However, the relative inaccessibility of the subsurface has hindered efforts to include the role of storage deficits, primarily generated by plant-water uptake, in moderating groundwater recharge. Here, we compare groundwater recharge inferred from the storage-discharge relationship with independent, distributed estimates of vadose zone storage deficits across 12 undisturbed California watersheds, thereby tracking the evolution of the deficit-recharge relationship without intensive field instrumentation. We find accrued deficits during the dry season (driven by evapotranspiration) alone insufficiently explain differences in the wet season partitioning of rainfall due to the inter-storm behavior of the deficit during the subsequent wet season. Tracking the deficit at the storm event-scale within the wet season reveals a characteristic response in groundwater to increasing rainfall not captured in the seasonal analysis, and may improve estimates of the rainfall required to generate recharge and streamflow on a per-storm basis. Our findings demonstrate the potential for existing public datasets to better capture water partitioning within the subsurface using a combined deficit-recharge approach, though our analysis is currently limited to basins with select characteristics.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».