MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1977721009 · doi:10.3390/cli3020264

Climate Change Induced Precipitation Effects on Water Resources in the Peace Region of British Columbia, Canada

2015· article· en· W1977721009 sur OpenAlexaffabout
Gopal Chandra Saha

Notice bibliographique

RevueClimate · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationEnvironmental scienceClimate changeWatershedWater resourcesGreenhouse gasStreamflowClimatologyHydrology (agriculture)Spring (device)Climate modelDrainage basinGeographyMeteorologyEcologyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change would significantly affect the temporal pattern and amount of annual precipitation at the regional level, which in turn would affect the regional water resources and future water availability. The Peace Region is a critical region for northern British Columbia’s social, environmental, and economic development, due to its potential in various land use activities. This study investigated the impacts of future climate change induced precipitation on water resources under the A2 and B1 greenhouse gas emission scenarios for 2020–2040 in a study area along the main river of the Kiskatinaw River watershed in the Peace Region as a case study using the Gridded Surface Subsurface Hydrologic Analysis (GSSHA) modeling system. The simulation results showed that climate change induced precipitation changes significantly affect monthly, seasonal and annual stream flows. With respect to the mean annual stream flow of the reference period (2000–2011), the mean annual stream flow from 2020 to 2040 under the A2 and B1 scenarios is expected to increase by 15.5% and 12.1%, respectively, due to the increased precipitation (on average 5.5% in the A2 and 3.5% in the B1 scenarios) and temperature (on average 0.76 °C in the A2 and 0.57 °C in the B1 scenarios) predicted, with respect to that under the reference period. From the seasonal point of view, the mean seasonal stream flow during winter, spring, summer and fall from 2020 to 2040 under the A2 scenario is expected to increase by 10%, 16%, 11%, and 11%, respectively. On the other hand, under the B1 scenario these numbers are 6%, 15%, 6%, and 8%, respectively. Increased precipitation also resulted in increased groundwater discharge and surface runoff. The obtained results from this study will provide valuable information for the study area in the long-term period for seasonal and annual water extractions from the river and allocation to the stakeholders for future water supply, and help develop a regional water resources management plan for climate change induced precipitation changes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClimateMême sujetHydrology and Watershed Management StudiesTravaux en français237 207