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Automating Recession Curve Displacement Recharge Estimation

机译：自动估计衰退曲线的位移补给量

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Recharge estimation is an important and challenging element of groundwater management and resource sustainability. Many recharge estimation methods have been developed with varying data requirements, applicable to different spatial and temporal scales. The variability and inherent uncertainty in recharge estimation motivates the recommended use of multiple methods to estimate and bound regional recharge estimates. Despite the inherent limitations of using daily gauged streamflow, recession curve displacement methods provide a convenient first-order estimate as part of a multimethod hierarchical approach to estimate watershed-scale annual recharge. The implementation of recession curve displacement recharge estimation in the United States Geologic Survey (USGS) RORA program relies on the subjective, operator-specific selection of baseflow recession events to estimate a gauge-specific recession index. This paper presents a parametric algorithm that objectively automates this tedious, subjective process, parameterizing and automating the implementation of recession curve displacement. Results using the algorithm reproduce regional estimates of groundwater recharge from the USGS Appalachian Valley and Piedmont Regional Aquifer-System Analysis, with an average absolute error of less than 2%. The algorithm facilitates consistent, completely automated estimation of annual recharge that complements more rigorous data-intensive techniques for recharge estimation.
机译：补给估算是地下水管理和资源可持续性的重要且具有挑战性的元素。已经开发了具有不同数据要求的许多补给估计方法，适用于不同的空间和时间尺度。补给估算的可变性和固有不确定性促使人们推荐使用多种方法来估算和约束区域补给估算。尽管使用每日测量的流量存在固有的局限性，但衰退曲线位移方法作为多方法分层方法来估算分水岭规模年补给量的一部分，仍提供了方便的一阶估算。在美国地质调查局（USGS）RORA计划中，对衰退曲线位移补给量估计值的实施依赖于主观，特定于运营商的基准流衰退事件选择，以估计特定于规范的衰退指数。本文提出了一种参数化算法，可客观地自动完成这一乏味，主观的过程，对后退曲线位移进行参数化和自动化。使用该算法的结果重现了USGS阿巴拉契亚河谷和皮埃蒙特地区含水层系统分析的地下水补给量的区域估计值，平均绝对误差小于2％。该算法有助于对年度充值进行一致，完全自动化的估算，从而补充了用于充值估算的更严格的数据密集型技术。

著录项

  • 来源
    《Ground water》 |2017年第1期|81-87|共7页
  • 作者

    Smith Brennan; Schwartz Stuart;

  • 作者单位

    Univ Maryland Baltimore Cty, Ctr Urban Environm Res & Educ, 1000 Hilltop Circle, Baltimore, MD 21250 USA|Versar Inc, 9200 Rumsey Rd, Columbia, MD 21045 USA;

    Univ Maryland Baltimore Cty, Ctr Urban Environm Res & Educ, 1000 Hilltop Circle, Baltimore, MD 21250 USA;

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