Hyppää sisältöön
    • FI
    • ENG
  • FI
  • /
  • EN
OuluREPO – Oulun yliopiston julkaisuarkisto / University of Oulu repository
Näytä viite 
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Topographic wetness index as a proxy for soil moisture : the importance of flow-routing algorithm and grid resolution

Riihimäki, H.; Kemppinen, J.; Kopecký, M.; Luoto, M. (2021-10-11)

 
Avaa tiedosto
nbnfi-fe2021120258574.pdf (11.65Mt)
nbnfi-fe2021120258574_meta.xml (34.17Kt)
nbnfi-fe2021120258574_solr.xml (34.48Kt)
Lataukset: 

URL:
https://doi.org/10.1029/2021WR029871

Riihimäki, H.
Kemppinen, J.
Kopecký, M.
Luoto, M.
American Geophysical Union
11.10.2021

Riihimäki, H., Kemppinen, J., Kopecký, M., & Luoto, M. (2021). Topographic Wetness Index as a proxy for soil moisture: The importance of flow-routing algorithm and grid resolution. Water Resources Research, 57, e2021WR029871. https://doi.org/10.1029/2021WR029871

https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
© 2021. American Geophysical Union.
https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
doi:https://doi.org/10.1029/2021WR029871
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2021120258574
Tiivistelmä

Abstract

The Topographic Wetness Index (TWI) is a commonly used proxy for soil moisture. The predictive capability of TWI is influenced by the flow-routing algorithm and the resolution of the Digital Elevation Model (DEM) that TWI is derived from. Here, we examine the predictive capability of TWI using 11 flow-routing algorithms at DEM resolutions 1–30 m. We analyze the relationship between TWI and field-quantified soil moisture using statistical modeling methods and 5,200 study plots with over 46 000 soil moisture measurements. In addition, we test the sensitivity of the flow-routing algorithms against vertical height errors in DEM at different resolutions. The results reveal that the overall predictive capability of TWI was modest. The highest r² (23.7%) was reached using a multiple-flow-direction algorithm at 2 m resolution. In addition, the test of sensitivity against height errors revealed that the multiple-flow-direction algorithms were also more robust against DEM errors than single-flow-direction algorithms. The results provide field-evidence indicating that at its best TWI is a modest proxy for soil moisture and its predictive capability is influenced by the flow-routing algorithm and DEM resolution. Thus, we encourage careful evaluation of algorithms and resolutions when using TWI as a proxy for soil moisture.

Kokoelmat
  • Avoin saatavuus [37957]
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen