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Enregistrement W6988053155

The Weight of Water: Using a Geological Weighing Lysimeter to Quantify the Field-Scale Water Balance

2022· dissertation· en· W6988053155 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLysimeterWater balanceWater storageHydrology (agriculture)Water contentSoil waterSnowEvapotranspirationAquifer
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantifying water and energy fluxes are critical to understand how water is moved and stored on the landscape. These measurements are important for flood and drought forecasting, water resources management, and large-scale numerical weather prediction models. Moreover, land surface model’s (LSMs) which are hydrological tools used to predict and forecast water and energy fluxes, rely on these measurements to calibrate and validate their predictions. To evaluate hydrological fluxes and in turn water storage, representative observations are needed to capture the temporal and spatial dynamics of water on the landscape. However, hydrological fluxes are often difficult to measure and are limited to specific fluxes and spatial resolutions. Geological Weighing Lysimeters (GWL) are novel instruments that provide measurements of total integrated water storage at scales of 102 m2 and 106 m2 (field-scale). These tools use a saturated formations response to changes in mechanical loading, to estimate the change of water storage on the land surface. This research assessed the efficacy of a GWL in a deep confined aquifer at a research site in Duck Lake, Saskatchewan, to measure total water storage and partition individual stores from field-scale water balance. We found when coupled with supplementary observations of shallow groundwater and snow storage, the GWL provided a reliable record of temporal storage dynamics observed in point scale dielectric probes. Inconsistencies in soil moisture storage were from the dielectric probes inability to measure ice content in the soils and different estimates of hydrological fluxes between scales. We then used these storage estimates to critically assess the performance of two LSMs: the Canadian Land Surface Scheme (CLASS) and the Structure for Unifying Multiple Modeling Alternatives: (SUMMA). We found each LSM was able to reproduce total water storage and subsurface storage dynamics well, however they both had major inconsistencies simulating snowpack dynamics and hydrological fluxes. We speculate these inconsistencies are the result of differences in soil hydraulic property representations. The outcome of this research is two-fold. First, GWL and supplementary observations can be used to partition individual storage components from the water balance providing insight into hydrological fluxes; and secondly, small differences in soil hydraulic properties may largely influence Land Surface Schemes (LSSS’s) simulated fluxes, more research is needed to assess the influence have.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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