Climate change and probabilistic scenario of streamflow extremes in an alpine region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Future projections of streamflow extremes are of paramount significance in assessing the climate impacts on social and natural systems, particularly for the Himalayan alpine region in the Tibetan Plateau known as the Asian water tower. This study strives to quantify the uncertainties from different sources in simulating future extreme flows and seeks to construct reliable scenarios of future extreme flows for the headwater catchment of the Yellow River Basin in the 21st century. The results can be formulated as follows: (1) The revised snow model based on a daily active temperature method is superior to the commonly used degree‐day method in simulating snowmelt processes. (2) In general, hydrological models contribute more uncertainties than the downscaling methods in high flow and low flow over the cryospheric alpine regions characterized by the snow‐rainfall‐induced runoff processes under most scenarios. Meanwhile, impacts to uncertainty vary with time. (3) The ultimate probability of high flow exhibits a downward trend in future by using an unconditional method, whereas positive changes in the probability of low flow are projected. The method in the work includes a variety of influence from different contributing factors (e.g., downscaling models, hydrological models, model parameters, and their simulation skills) on streamflow projection, therefore can offer more information (i.e., different percentiles of flow and uncertainty ranges) for future water resource planning compared with the purely deterministic approaches. Hence, the results are beneficial to boost our current methodologies of climate impact research in the Himalayan alpine zone.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».