Modelling Climate Change Impacts on Spring Runoff for the Rocky Mountains of Montana and Alberta I: Model Development, Calibration and Historical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Water supply from mountain snowmelt is a key resource on the Great Plains. Hydrologists recognize that water yields could be significantly reduced in a warmer climate, with negative impacts upon regional water supplies. Weather data availability is usually sparse in alpine watersheds. Consequently, distributed alpine snow hydrology models are generally limited to small instrumented watersheds. Such models are unable to simulate the timing and magnitude of spring streamflow at a sufficient spatial scale for watershed management. In this study, the Simulated Grid microclimate model (SIMGRID) was refined and applied to the simulation of snow water equivalent (SWE) and spring streamflow volume in the headwaters of the St. Mary basin of northern Montana. Relationships between winter precipitation and elevation were derived from snow survey data. The SWE mass balance algorithm was enhanced to include the effect of rain-on-snow conditions, and to differentiate between snowmelt and rainfall runoff. Multiple regression analysis was used to relate predicted SWE and rainfall runoff to observed stream discharge (QS) at Babb, MT, for the 1961–1990 period. The refined SIMGRID model was then applied to the 1991–2004 period, and accurately simulated spring discharge (linear regression, r2 = 0.67). The refined SIMGRID model is capable of simulating spring runoff in poorly-instrumented complex terrain, at a scale of relevance to water resource managers. This paper presents the results of Part I of a two-part study, which assesses the impacts of climate change on spring runoff for the study watershed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».