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Enregistrement W2011637552 · doi:10.4296/cwrj2804605

Changes in Seasonal and Extreme Hydrologic Conditions of the Georgia Basin/Puget Sound in an Ensemble Regional Climate Simulation for the Mid-Century

2003· article· en· W2011637552 sur OpenAlexvenueno aff
L. Ruby Leung, Yun Qian

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryBiological and Environmental ResearchOffice of ScienceNational Oceanic and Atmospheric AdministrationPennsylvania State UniversityBattelleJoint Institute for the Study of the Atmosphere and OceanU.S. Department of Energy
Mots-clésEnvironmental scienceClimatologyClimate changePrecipitationClimate modelSnowpackSnowFlood mythSurface runoffStreamflowFlood controlDrainage basinMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study we examine an ensemble of climate change projections simulated by a global climate model (GCM) and downscaled with a regional climate model (RCM) to a 40-km spatial resolution for western North America. One control and an ensemble of three future climate simulations were produced by the GCM. The ensemble members followed a ’business as usual’ scenario for greenhouse gases and aerosols emissions from 1995 to 2100. The RCM was used to downscale the GCM control simulation (1995–2015) and each ensemble future GCM climate (2040–2060) simulation. Analyses of the regional climate simulations for the Georgia Basin/Puget Sound showed a warming of 1.5–2 °C and statistically insignificant changes in precipitation by mid-century. The temperature change has large impacts on snowpack (about 50% reduction) but relatively smaller impacts on the total runoff for the basin as a whole. The changes can strongly affect small watersheds such as those located in the transient snow zone, causing both a higher likelihood of winter flooding, as a higher percentage of precipitation falls in the form of rain rather than snow, and a reduced streamflow in early summer. In addition, there are large and different changes in the monthly total runoff above the one-percentile from October through May, and the December flood volume of the future climate is 60% above the maximum monthly flood volume of the control climate. Uncertainty of the climate change projections, as characterized by the spread among the ensemble future climate simulations, is relatively small for the basin mean snowpack and runoff, but increases in smaller watersheds, especially in the transient snow zone, and the associated extreme events. This emphasizes the importance of characterizing uncertainty through ensemble simulations.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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