Yukon River streamflow response to seasonal snow cover changes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We used remotely sensed weekly snow water equivalent (SWE) and snow cover extent (SCE) data to investigate streamflow response to seasonal snowcover change over the Yukon watershed. We quantified the seasonal cycles and variations of snowcover (both SWE and SCE) and river streamflow, and identified a clear correspondence of river discharge to seasonal snowcover change. We also examined and compared the weekly mean streamflow with the weekly basin SWE and SCE. The results revealed a strong relation between the streamflow and snowcover change during the spring melt season. This relationship provides a practical procedure of using remotely sensed snowcover information for snowmelt runoff estimation over the large northern watersheds. Analyses of extreme (high/low) streamflow cases (years) and basin snowcover conditions indicate an association of high (low) flood peak with high (low) maximum SWE. Comparative analyses of weekly basin SWE versus SCE, peak snowmelt floods, and climatic variables (temperature and winter precipitation) indicate consistency among basin SWE, SCE, and temperature, but there is some incompatibility between basin SWE and winter precipitation. The inconsistency suggests uncertainties in determination of basin winter snowfall amounts and limitations in applications of the SWE retrieval algorithm over large watersheds/regions with different physical characteristics. Overall, the results of this study demonstrate that the weekly SWE and SCE data/products derived from remote sensing technology are useful in understanding seasonal streamflow changes in the northern regions. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».