Abstract In spite of the importance of stream network dynamics for hydrology, ecology, and biogeochemistry, there is limited availability of analytical tools suitable for characterizing the temporal variability of the active fraction of river networks. To fill this gap, we introduce the concept of Stream Length Duration Curve (SLDC), the inverse of the exceedance probability of the total length of active streams. SLDCs summarize efficiently the effect of hydrological variability on the length of the flowing streams under a variety of settings. A set of stochastic network models is developed to link the features of the local hydrological status of the network nodes with the shape of the SLDC. We show that the mean network length is dictated by the mean persistency of the nodes, whereas the shape of the SLDC is driven by the spatial distribution of the local persistencies and their network‐scale spatial correlation. Ten field surveys performed in 2018 were used to estimate the empirical SLDC of the Valfredda river (Italy), which was found to be steep and regular—indicating a pronounced sensitivity of the active stream length to the underlying hydrological conditions. Available observations also suggest that the activation of temporary reaches during network expansion is hierarchical, from the most to the least persistent stretches. Under these circumstances, the SLDC corresponds to the spatial Cumulative Distribution Function of the nodes persistencies. The study provides a sound theoretical basis for the analyses of network dynamics in temporary rivers.

中文翻译：

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The Stream Length Duration Curve：一种用于表征流动流长度随时间变化的工具

摘要 尽管河流网络动力学对水文、生态学和生物地球化学很重要，但适用于表征河流网络活动部分的时间变异性的分析工具的可用性有限。为了填补这一空白，我们引入了流长度持续时间曲线 (SLDC) 的概念，它是活动流总长度超出概率的倒数。SLDC 有效地总结了在各种环境下水文变化对流动河流长度的影响。开发了一组随机网络模型，将网络节点的当地水文状况特征与 SLDC 的形状联系起来。我们表明平均网络长度由节点的平均持久性决定，而 SLDC 的形状是由局部持久性的空间分布及其网络尺度空间相关性驱动的。2018 年进行的 10 次实地调查用于估计 Valfredda 河（意大利）的经验 SLDC，发现该河陡峭且规则——表明活动河流长度对潜在水文条件具有明显的敏感性。现有的观察还表明，网络扩展期间临时到达的激活是分层的，从最持久的延伸到最不持久的延伸。在这些情况下，SLDC 对应于节点持久性的空间累积分布函数。该研究为临时河流网络动力学分析提供了良好的理论基础。2018 年进行的 10 次实地调查用于估计 Valfredda 河（意大利）的经验 SLDC，发现该河陡峭且规则——表明活动河流长度对潜在水文条件具有明显的敏感性。现有的观察结果还表明，网络扩展期间临时到达的激活是分层的，从最持久的延伸到最不持久的延伸。在这些情况下，SLDC 对应于节点持久性的空间累积分布函数。该研究为临时河流网络动力学分析提供了良好的理论基础。2018 年进行的 10 次实地调查用于估计 Valfredda 河（意大利）的经验 SLDC，发现该河陡峭且规则——表明活动河流长度对潜在水文条件具有明显的敏感性。现有的观察结果还表明，网络扩展期间临时到达的激活是分层的，从最持久的延伸到最不持久的延伸。在这些情况下，SLDC 对应于节点持久性的空间累积分布函数。该研究为临时河流网络动力学分析提供了良好的理论基础。它被发现是陡峭和规则的——表明活跃的河流长度对潜在的水文条件有明显的敏感性。现有的观察结果还表明，网络扩展期间临时到达的激活是分层的，从最持久的延伸到最不持久的延伸。在这些情况下，SLDC 对应于节点持久性的空间累积分布函数。该研究为临时河流网络动力学分析提供了良好的理论基础。它被发现是陡峭和规则的——表明活跃的河流长度对潜在的水文条件有明显的敏感性。现有的观察结果还表明，网络扩展期间临时到达的激活是分层的，从最持久的延伸到最不持久的延伸。在这些情况下，SLDC 对应于节点持久性的空间累积分布函数。该研究为临时河流网络动力学分析提供了良好的理论基础。SLDC 对应于节点持久性的空间累积分布函数。该研究为临时河流网络动力学分析提供了良好的理论基础。SLDC 对应于节点持久性的空间累积分布函数。该研究为临时河流网络动力学分析提供了良好的理论基础。