On the Changing Contribution of Snow to the Hydrology of the Fraser River Basin, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents an application of the Variable Infiltration Capacity (VIC) model to the Fraser River basin (FRB) of British Columbia (BC), Canada, over the latter half of the twentieth century. The Fraser River is the longest waterway in BC and supports the world’s most abundant Pacific Ocean salmon populations. Previous modeling and observational studies have demonstrated that the FRB is a snow-dominated system, but with climate change, it may evolve to a pluvial regime. Thus, the goal of this study is to evaluate the changing contribution of snow to the hydrology of the FRB over the latter half of the twentieth century. To this end, a 0.25° atmospheric forcing dataset is used to drive the VIC model from 1949 to 2006 (water years) at a daily time step over a domain covering the entire FRB. A model evaluation is first conducted over 11 major subwatersheds of the FRB to quantitatively assess the spatial variations of snow water equivalent (SWE) and runoff (R). The ratio of the spatially averaged maximum SWE to R (RSR) is used to quantify the contribution of snow to the runoff in the 11 subwatersheds of interest. From 1949 to 2006, RSR exhibits a significant decline in 9 of the 11 subwatersheds (with p < 0.05 according to the Mann–Kendall test statistics). To determine the sensitivity of RSR, the air temperature and precipitation in the forcing dataset are then perturbed. The ratio RSR decreases more significantly, especially during the 1990s and 2000s, when air temperatures have warmed considerably compared to the 1950s. On the other hand, increasing precipitation by a multiplicative factor of 1.1 causes RSR to decrease. As the climate continues to warm, ecological processes and human usage of natural resources in the FRB may be substantially affected by its transition from a snow to a hybrid (nival/pluvial) and even a rain-dominated system.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».