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Enregistrement W2027002773 · doi:10.13031/2013.34904

Effect of Climate Change on Low-Flow Conditions in the Ruscom River Watershed, Ontario

2010· article· en· W2027002773 sur OpenAlex
MM Rahman, Tirupati Bolisetti, Ram Balachandar

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTransactions of the ASABE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreamflowEnvironmental scienceWatershedSoil and Water Assessment ToolPrecipitationClimate changeHydrology (agriculture)SWAT modelClimatologyDrainage basinGeographyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the present study is to explore and project the effect of climate change on the low flows from the Ruscom River watershed in Ontario, Canada. The watershed is one of the subwatersheds draining into Lake St. Clair on the Canadian side of the Great Lakes system. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was implemented to simulate the hydrologic regime in the watershed. SWAT was calibrated and validated for the streamflow from the Ruscom River watershed using the observed monthly flow data. The LARS-WG weather generator was used for the generation of daily future weather data at local scale using the Canadian Regional Climate Model (CRCM) outputs under the SRES A2 scenario for the period 2041-2070. The Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) and coefficient of determination (r2) for streamflow predictions using SWAT were found to be greater than 0.74. Under the projected climate scenario, the future mean monthly minimum and maximum temperatures by the year 2070 may be increased by 3.2C and 3.6C, respectively, compared to the temperatures in the base period (1961-1990). The average annual precipitation would also increase by 8%. SWAT-simulated flow duration curves indicated that low flows in the Ruscom River would be increased in spring but decreased in summer and fall due to the possible climate change conditions. Based on the frequency analysis, the annual minimum monthly flow of five-year return period could be reduced by as much as 50%.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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