Analysis of streamflow characteristics over Northeastern Canada in a changing climate
Notice bibliographique
Résumé
An analysis of streamflow characteristics (i.e. mean annual and seasonal flows and extreme high and low flows) in current and future climates for 21 watersheds of north-east Canada covering mainly the province of Quebec is presented in this article. For the analysis, streamflows are derived from a 10-member ensemble of Canadian Regional Climate Model (CRCM) simulations, driven by the Canadian Global Climate Model simulations, of which five correspond to current 1970–1999 period, while the other five correspond to future 2041–2070 period. For developing projected changes of streamflow characteristics from current to future periods, two different approaches are used: one based on the concept of ensemble averaging while the other approach is based on merged samples of current and similarly future simulations following multiple comparison tests. Verification of the CRCM simulated streamflow characteristics for the 1970–1999 period suggests that the model simulated mean hydrographs and high flow characteristics compare well with those observed, while the model tends to underestimate low flow extremes. Results of projected changes to mean annual streamflow suggest statistically significant increases nearly all over the study domain, while those for seasonal streamflow show increases/decreases depending on the season. Two- and 5-year return levels of 15-day low flows are projected to increase significantly over most part of the study domain, though the changes are small in absolute terms. Based on the ensemble averaging approach, changes to 10- and 30-year return levels of high flows are not generally found significant. However, when a similar analysis is performed using longer samples, significant increases to high flow return levels are found mainly for northernmost watersheds. This study highlights the need for longer samples, particularly for extreme events in the development of robust projections.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».