Incorporating Climate Change Impacts into the Columbia River Treaty 2014/2024 Review
Notice bibliographique
Résumé
The U. S. Army Corps of Engineers (USACE) is undertaking a series of studies to support a pending decision by the United States pertaining to the future of the Columbia River Treaty with Canada. The Treaty, ratified in 1964, is an agreement between the United States and Canada to provide flood control and power benefits for both countries. In these studies, information will be developed and alternatives evaluated that provide the basis for long-term recommendations pertaining to the future of the Treaty. Assumptions drawn regarding potential future climate changes and associated hydrologic impacts could have very significant influence on alternative Treaty strategies. For several decades climate scientists have provided an increasing array of knowledge and information on climate impacts. Climatic phenomena, such as summer and wintertime droughts, floods and wind storms, have greatly affected the Pacific Northwest in the last several decades. Observed data in the West is already showing signs of global warming — reductions in spring snowpack, earlier spring snowmelt, increased runoff in winter and less runoff in summer. These shifts may potentially increase flood risks in the early spring, and change the timing and volume of water in spring and early summer available for reservoir refill. Different parts of a basin may be affected differently by warming so that high elevation snowpack may experience minor impacts while low elevation sites may experience major changes Water resource managers have struggled to understand how to incorporate the knowledge provided by science into their planning and operations. This paper discusses a decision-making framework to bridge the gap between climate science and water management for the Columbia River Treaty 2014/2024 Review. The decision framework must be robust enough to accommodate risk characterization, screening and prioritization while allowing for adaptive management strategies that avoid maladaptations. Maladaptions are decisions that prevent or constrain the ability of others to manage, reduce or otherwise adapt to the effects of climate change in the future. Modeling systems used by the team will be capable of incorporating multi-objective analyses and alternative assessments running numerous future climate scenarios in physically based hydrologic, reservoir and hydraulic models that will ultimately support the decision-making framework.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».