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Enregistrement W1994389224 · doi:10.1080/07011784.2015.1006024

Climate and water availability indicators in Canada: Challenges and a way forward. Part II – Historic trends

2015· article· en· W1994389224 sur OpenAlexaffvenueabout
Linda Mortsch, Stewart Cohen, Grace Koshida

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensUniversity of WaterlooEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvapotranspirationStreamflowClimate changeEnvironmental scienceWater resourcesTrend analysisClimatologyDrainage basinClimate modelPhysical geographyGeographyHydrology (agriculture)EcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate variability is recognized as an important influence on the availability of water throughout Canada, and projected climate change is anticipated to alter the amount, timing and distribution of water.This is Part II of a three-part (Parts I and III, this issue) analysis of water availability in Canada.Part II surveys current research, primarily Canadian in origin, on historical trends in climate and hydrologic indicators relevant to assessing water availability.Information on hydroclimate trends is not evenly distributed across Canada.Hydrologic trend research focuses on the North, British Columbia and the Prairies (Saskatchewan) with some research in Quebec, very little in Ontario and minimal analysis for Atlantic Canada.Overall, there is less research on trends in climatological indicators (drought, evapotranspiration, soil moisture); generally, the focus is on the Prairies.Hydrologic trends from basin-scale case studies are reported but inter-comparison is constrained by different periods of analysis.Trends vary by region.Generally, in the Prairies annual streamflow is decreasing, while results for the Yukon, BC, Ontario and Quebec are mixed.There is no clear signal on drought trends.Drought results are influenced by location, data (instrumental or paleo-climate), period of record and treatment of components in the drought index.For historic trend studies, observations with long duration, spatial coverage and minimal human-influences are crucial.These limitations in data affect streamflow assessment, but analysis of evapotranspiration and soil moisture trends is constrained by additional challenges of measurement, modelling and few data sets.Future research recommendations include combining climate change trend assessment with potential influences of largescale atmospheric circulation patterns on inter-annual hydro-climatological variability.There is a need to explore the uncertainty associated with and methodological challenges in statistical analysis of hydro-climate time series.At present, there have been no rigorous detection and attribution studies of hydrology indicators in Canada.Les effets importants de la variabilit du climat sur la disponibilit de l'eau au Canada sont reconnus, et on s'attend ce que les changements climatiques projets influent sur la quantit d'eau et sur la distribution de l'eau.Le prsent article est le deuxime d'une analyse en trois parties (partie I et partie III, la srie prsente) de la disponibilit de l'eau au Canada.La partie II porte sur les tudes en cours, principalement au Canada, des tendances historiques des indicateurs climatiques et hydrologiques qui sont pertinentes des fins d'valuation de la disponibilit de l'eau.L'information sur les tendances hydroclimatiques n'est pas rpartie de faon uniforme au Canada.La recherche sur les tendances hydrologiques s'intresse principalement aux rgions nordiques, la Colombie-Britannique et aux Prairies (Saskatchewan), certaines analyses se centrent sur les tendances au Qubec, trs peu en Ontario et une infime partie dans le Canada atlantique.Il y a globalement moins d'tudes des tendances observes pour les indicateurs climatiques (scheresse, vapotranspiration, humidit du sol); en rgle gnrale, l'accent est mis sur les Prairies.Les tendances hydrologiques qui mergent des tudes de cas l'chelle d'un bassin sont signales, mais il est difficile d'tablir des comparaisons entre ces tendances parce que les priodes d'analyse diffrent.Les tendances varient d'une rgion l'autre.Dans les Prairies, le dbit annuel affiche une tendance gnralement la baisse tandis que le Yukon, la Colombie-Britannique, l'Ontario et le Qubec prsentent des rsultats mixtes.Aucune tendance la scheresse ne se dessine clairement.Les rsultats concernant les scheresses dpendent de l'emplacement, du type de donnes (paloclimatiques ou recueillies l'aide d'instruments), de la priode d'enregistrement et du traitement des lments pris en compte dans l'indice de scheresse.Certains aspects sont cruciaux pour les tudes des tendances historiques, notamment la longue dure de l'enregistrement des observations, la couverture spatiale et un nombre minimum d'effets anthropiques.Ces limites relatives aux donnes influent sur l'valuation du dbit, mais d'autres facteurs, comme la prise de mesures, la modlisation et la raret des ensembles de donnes imposent des contraintes additionnelles l'analyse des tendances de l'vapotranspiration et de l'humidit du sol.Les recommandations l'gard des futures tudes comprennent notamment l'valuation combine des tendances des changements du climat et des effets possibles de patrons de circulation atmosphrique grande chelle sur la variabilit hydroclimatologique interannuelle.Il est galement ncessaire d'examiner les incertitudes qui entachent les analyses statistiques des sries chronologiques de donnes hydroclimatologiques et les mthodologies de ces analyses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,170 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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