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Enregistrement W2060416603 · doi:10.5194/hess-15-1483-2011

Uncertainty in the impacts of projected climate change on the hydrology of a subarctic environment: Liard River Basin

2011· article· en· W2060416603 sur OpenAlexaffabout
Robin Thorne

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésEnvironmental scienceSubarctic climateClimate changePrecipitationStreamflowGlobal warmingHydrology (agriculture)ClimatologyDischargeSpring (device)Climate modelDrainage basinGeologyOceanographyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Like many high latitude areas, the mountainous region of subarctic Canada has experienced recent warming and is an area of large inter-annual temperature variations, most notably during the winter. Quantifying how climate tendencies affect streamflow, especially in the spring melt season, is critical not only to regional water resource management, but to understanding the influence of freshwater on the Arctic sea-ice cover and global climate system. The impact of projected atmospheric warming on the discharge of the Liard River is unclear. Here, uncertainty in climate projections associated with GCM structure (2 °C prescribed warming) and magnitude of increases in global mean air temperature (1 to 6 °C) on the river discharge are assessed using a well-tested, semi-distributed hydrological model. Analyses have shown that the hydrological impacts are highly dependant on the GCM scenario. Uncertainties between the GCM scenarios are driven by the inconsistencies in projected spatial variability and magnitude of precipitation, rather than warming temperatures. Despite these uncertainties, the entire scenario simulations project that the subarctic nival regime will be preserved in the future, but the magnitude of change in river discharge is highly uncertain. Generally, spring freshet will arrive earlier, autumn to spring discharge will increase whereas summer flow will decrease, leading to an overall increase in annual discharge.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 savante0,0010,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,159 · 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

Citations39
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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