Regionalization of Hydrologic Behavior and Pothole Water Storage Dynamics in Prairie Pothole Region
Notice bibliographique
Résumé
In the Prairie Pothole Region (PPR), potholes govern catchment hydrologic behavior through complex and dynamic fill-spill-connection mechanisms. This complexity—combined with predominantly ungauged catchments and limited fine-resolution pothole inventories—challenges the hydrologic models and purely data-driven deep learning approaches. To address this, we developed the δHBV-Pot model within differentiable modeling framework (δ). This physics-informed deep learning model integrates the conceptual HBV model with a probabilistic algorithm that emulates the aggregated effects of pothole fill-spill-connection processes. Applied to 98 PPR catchments, δHBV-Pot demonstrates stronger predictive accuracy and physical realism than purely data-driven Long Short-Term Memory (LSTM) model and two conceptual hydrology models. PPR-scale regional δHBV-Pot model successfully simulates the hydrologic behavior of the majority of pseudo-ungauged (or test) catchments withheld during model development, effectively regionalizing (1) high-flow magnitude and inter-annual variability, (2) intra-annual flashiness of high-flow and normal flow, and (3) inter-annual variability in pothole water storage dynamics. Moreover, the model identifies vulnerable catchments with large high-flow magnitude and variability—even where no streamflow data exist—and delineates catchments with varying temporal variability in pothole water storage without relying on detailed pothole inventories. Our analysis reveals a negative correlation between pothole storage extent and high-flow metrics, suggesting that greater pothole storage reduces both high-flow magnitude and variability. Our findings underscore the value of integrating conceptual hydrology with data-driven approaches in pothole-dominated regions. This combined strategy uncovers new patterns from big data while enabling the regionalization of high-flow and pothole storage characteristics to ungauged catchments—critical for vulnerability assessment and designing sustainable water/ecological strategies in these landscapes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».