Modelling Future Streamflow Extremes — Floods and Low Flows in Georgia Basin, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
The Georgia Basin is one of the most hydrologically complex areas of Canada. Variations in temperature, precipitation and elevation influence the amount and form of water that drives streamflow in its rivers and streams. Climate change could have major regional effects on air temperature, precipitation, evapotranspiration, and ultimately runoff. In previous work, zones of homogenous hydrologic processes were delineated within the basin. Watersheds were separated into three types: rainfall-driven streams, snowmelt-driven streams, and hybrid (mixed rainfall- and snowmelt-driven) streams. Climate change was shown to have major regional effects on each type of watershed, affecting the amounts and patterns of runoff. In the current study we consider changes in extreme hydrologic events, floods and low flows, in these watersheds. Climate data downscaled from the Canadian Coupled General Circulation Model for future time periods are used as inputs to a hydrologic model optimized for mountain watersheds. The discrepancies between observed and modelled streamflows are examined. While the model reproduces central tendency measures well, there are significant biases in the ability of the models to reproduce extremes. Output from the hydrologic model is used to assess relative changes in the frequency, timing, and magnitude of floods and low flows between present and future (2020, 2050 and 2080) climate scenarios. The models suggest that frequency of floods will increase in all watersheds under the projected climate scenarios. In rainfall-driven streams, flood events increase in number, but not in magnitude. In hybrid streams, winter events occur more often while summer snowmelt flood events occur less often. In snowmelt-driven streams, the magnitude and duration of summer floods increase. Low flows in rainfall-driven streams maintain the same frequency and magnitude but occur over an extended period of time during summer. Hybrid streams show an increase in frequency, a decrease in magnitude, and a shift in time of occurrence of low flows to summer rather than winter. In snowmelt-driven streams, low flow events occur less often largely moderated by increased flow due to an overall increase in winter streamflow in a warmer climate.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».