MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2085491834 · doi:10.1175/jhm-d-12-011.1

Differences in the Potential Hydrologic Impact of Climate Change to the Athabasca and Fraser River Basins of Canada with and without Considering Shifts in Vegetation Patterns Induced by Climate Change

2013· article· en· W2085491834 sur OpenAlexafffundabout
Ernst Kerkhoven, Thian Yew Gan

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrometeorology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEuropean Centre for Medium-Range Weather ForecastsU.S. Forest ServiceUniversity of AlbertaNational Water Research Institute
Mots-clésEnvironmental scienceSnowpackClimate changeSnowSurface runoffVegetation (pathology)GrasslandSnowmeltHydrology (agriculture)Drainage basinStreamflowBorealClimatologyPhysical geographyAtmospheric sciencesEcologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The research objectives are to estimate differences between the potential impact of climatic change to the Athabasca River basin (ARB) and Fraser River basin (FRB) of Canada with and without considering shifts in vegetation patterns induced by climate change and how much the difference will depend on vegetation types and climate. The hydrologic effects of vegetation shifts on ARB and FRB were estimated by applying the Mapped Atmosphere–Plant–Soil System (MAPSS) simulated results based on the Intergovernmental Panel on Climate Change’s First and Second Assessment Report general circulation model (GCM) scenarios to the modified Interaction Soil–Biosphere–Atmosphere (MISBA) scheme. According to MAPSS, vegetation shifts in mountainous regions of FRB are expected to be dominated by conifer/broadleaf competition, while in ARB, climate projections of MAPSS predicted a southern expansion of the boreal forest. Because of differences in sublimation, there is a tendency for more snow to accumulate in open grassland than forests. Furthermore, changes to simulated mean annual maximum snowpack, runoff, and basin area covered by grassland are positively correlated to each other. Generally, a 4% increase in snow water equivalent (SWE) results in a 1% increase in mean annual runoff. These relationships hold true in both basins over a wide range of GCM-projected climate conditions and vegetation responses, suggesting that most changes in mean annual flow can be attributed to changes in SWE. Because of the different modeling approaches between MAPSS and MISBA, it seems that the treatment of these processes in vegetation and hydrologic models should be similar before conclusions can be drawn from various stand-alone simulations. Ideally, a land surface scheme should be coupled with a vegetation model in future studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of HydrometeorologyMême sujetClimate change and permafrostTravaux en français237 207