Hydroclimatic controls on water balance and water level variability in Great Slave Lake
Notice bibliographique
Résumé
Abstract On average, 86% of riverine discharge to Great Slave Lake, Northwest Territories, Canada, was gauged during the period 1964–1998, offering an unprecedented opportunity to study and understand controls on water balance of a large northern lake at the headwaters of the Mackenzie River. A functional daily water balance model, incorporating measurements of riverine inflow, precipitation on the lake surface, evaporation, and riverine outflow was developed, which predicts the amplitude and frequency of annual water level fluctuations, and closes the water balance to within ± 6% for 28 of 35 years and ± 11% for the remaining 7 years, with an overall systematic error of + 2%. Annual water balance estimates for the period 1964–1998 reveal that about 74% of inflow into Great Slave Lake originates from the Peace‐Athabasca catchments that enter the lake via the Slave River, whereas 21% is derived from other catchments bordering Great Slave Lake, and 5% from precipitation on the lake surface. An estimated 94% of water losses occur by riverine outflow to the Mackenzie River and 6% by evaporation from the lake surface. The primary driving force behind water level fluctuations in Great Slave Lake, including the post‐regulation period following development of the W.A.C. Bennett Dam, is shown to be climate‐driven precipitation variability in the Peace‐Athabasca basins. A simple precipitation regression model is developed to simulate water level fluctuations in Great Slave Lake over the past 100 years. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».