Exploring Tracer Information and Model Framework Trade‐Offs to Improve Estimation of Stream Transient Storage Processes
Exploring Tracer Information and Model Framework Trade‐Offs to Improve Estimation of Stream Transient Storage Processes
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探索跟踪器信息和模型框架权衡以改进流瞬态存储过程的估计
DOI：
10.1029/2018wr023585
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发表时间：
2019
影响因子：
5.4
通讯作者：
Schmadel, N. M.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kelleher, Christa;Ward, Adam;Knapp, J. L. A.;Blaen, P. J.;Kurz, M. J.;Drummond, J. D.;Zarnetske, J. P.;Hannah, D. M.;Mendoza‐Lera, C.;Schmadel, N. M.
新的观察技术（例如，智能示踪剂）用于表征耦合水文和地球化学过程，正在提高对水系输送和转化动力学的理解。反过来，这些观察结果被认为能够在瞬态存储模型（TSM）中实现越来越复杂的表示。然而，TSM参数估计容易出现不敏感性和等效性的问题，这些问题随着参数添加到模型公式而增加。目前，还不清楚是否（或不）从不同的示踪剂的意见可能会导致更大的过程推断和减少参数的不确定性，在TSM的上下文中。在此，我们的目标是使用不同的TSM配方来阐明流中过程以及代谢活性区（MATS）和非活性储存区（MITS）的作用。模型与一个（1SZ）和两个存储区（2SZ）和有和没有反应性被施加到模拟保守和智能示踪剂观测实验获得的两个河段具有不同的形态。正如我们所展示的，当涉及到划分MITS和MATS时，智能跟踪程序毫不奇怪地比保守的跟踪程序优越上级。然而，当瞬态存储集总在一个1SZ配方，通过使用智能跟踪器获得的参数不确定性的改善不大，这表明增加的观测应与模型的复杂性。重要的是，我们的工作确定了几个不一致和开放的问题，有关协调的时间尺度的示踪剂观测与TSM内估计的概念过程（参数）。接近TSM与多个模型和示踪剂观测可能是关键，以获得更好的洞察瞬态存储模拟，以及推进水文科学模型和观测之间的反馈回路。
Novel observation techniques (e.g., smart tracers) for characterizing coupled hydrological and biogeochemical processes are improving understanding of stream network transport and transformation dynamics. In turn, these observations are thought to enable increasingly sophisticated representations within transient storage models (TSMs). However, TSM parameter estimation is prone to issues with insensitivity and equifinality, which grow as parameters are added to model formulations. Currently, it is unclear whether (or not) observations from different tracers may lead to greater process inference and reduced parameter uncertainty in the context of TSM. Herein, we aim to unravel the role of in‐stream processes alongside metabolically active (MATS) and inactive storage zones (MITS) using variable TSM formulations. Models with one (1SZ) and two storage zones (2SZ) and with and without reactivity were applied to simulate conservative and smart tracer observations obtained experimentally for two reaches with differing morphologies. As we show, smart tracers are unsurprisingly superior to conservative tracers when it comes to partitioning MITS and MATS. However, when transient storage is lumped within a 1SZ formulation, little improvement in parameter uncertainty is gained by using a smart tracer, suggesting the addition of observations should scale with model complexity. Importantly, our work identifies several inconsistencies and open questions related to reconciling time scales of tracer observation with conceptual processes (parameters) estimated within TSM. Approaching TSM with multiple models and tracer observations may be key to gaining improved insight into transient storage simulation as well as advancing feedback loops between models and observations within hydrologic science.
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