Modeling Climate Change Impacts on Hydrology and Nutrient Loading in the Upper Assiniboine Catchment<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Shrestha, Rajesh R., Yonas B. Dibike, and Terry D. Prowse, 2011. Modeling Climate Change Impacts on Hydrology and Nutrient Loading in the Upper Assiniboine Catchment. Journal of the American Water Resources Association (JAWRA) 48(1): 74‐89. DOI: 10.1111/j.1752‐1688.2011.00592.x Abstract: This paper presents a modeling study on climate‐induced changes in hydrologic and nutrient fluxes in the Upper Assiniboine catchment, located in the Lake Winnipeg watershed. The hydrologic and agricultural chemical yield model, Soil and Water Assessment Tool (SWAT) was employed to model a 21‐year baseline (1980‐2000) and future (2042‐2062) periods with model forcings for future climates derived from three regional climate models (RCMs) and their ensemble means. The modeled future scenarios reveal that potential future changes in the climatic regime are likely to modify considerably hydrologic and nutrient fluxes. The effects of future changes in climatic variables, especially precipitation and temperature, are clearly evident in the resulting snowmelt and runoff regimes. The future hydrologic scenarios consistently show earlier onsets of spring snowmelt and discharge peaks, and higher total runoff volumes. The simulated nutrient loads closely match the dynamics of the future runoff for both nitrogen and phosphorus, in terms of earlier timing of peak loads and higher total loads. However, nutrient concentrations could decrease due to the higher rate of runoff increase. Overall, the effects of these changes on the nutrient transport regime need to be considered together with possible future changes in land use, crop type, fertilizer application, and transformation processes in the receiving water bodies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».