Modeling the Response of Glaciers to Climate Change in the Upper North Saskatchewan River Basin
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this M.Sc. research is to quantify historical and potential future impacts of climate change on glacial contribution to streamflow in the Upper North Saskatchewan River (UNSR) basin, Alberta, Canada. The physically-based Generate Earth SYstems Science input (GENESYS) hydro-meteorological model will be used to analyze the regional impacts of historical data, and to forecast future trends in the hydrology and climatology of selected watersheds within the basin. This model has recently been successfully applied to the St. Mary River watershed, Montana, and the UNSR basin (MacDonald et al. 2009; MacDonald et al. in press; Byrne et al. in review). Hydro-meteorological processes were simulated at high temporal and spatial resolutions over complex terrain, focusing on modeling snow water equivalent (SWE) and the timing of spring melt. A glacier mass balance model is currently in development for incorporation into GENESYS to more accurately gauge the effects of climate change on glaciated areas located in the UNSR basin. General Circulation Model (GCM) scenarios will be applied to develop meaningful projections of the range of future hydrologic change under reduced glacial conditions in the basin through 2100. ABSTRACT AND INTRODUCTION GLACIERS IN THE NORTH SASKATCHEWAN BASIN
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».