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Enregistrement W2112516630 · doi:10.5194/hess-16-849-2012

Quantifying the contribution of glacier runoff to streamflow in the upper Columbia River Basin, Canada

2012· article· en· W2112516630 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBC HydroCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésGlacierStreamflowGlacier mass balanceGeologyTidewater glacier cycleHydrology (agriculture)Climate changeClimatologyDrainage basinFlood forecastingEnvironmental sciencePhysical geographyGeomorphologyIce calvingGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Glacier melt provides important contributions to streamflow in many mountainous regions. Hydrologic model calibration in glacier-fed catchments is difficult because errors in modelling snow accumulation can be offset by compensating errors in glacier melt. This problem is particularly severe in catchments with modest glacier cover, where goodness-of-fit statistics such as the Nash-Sutcliffe model efficiency may not be highly sensitive to the streamflow variance associated with glacier melt. While glacier mass balance measurements can be used to aid model calibration, they are absent for most catchments. We introduce the use of glacier volume change determined from repeated glacier mapping in a guided GLUE (generalized likelihood uncertainty estimation) procedure to calibrate a hydrologic model. This approach is applied to the Mica basin in the Canadian portion of the Columbia River Basin using the HBV-EC hydrologic model. Use of glacier volume change in the calibration procedure effectively reduced parameter uncertainty and helped to ensure that the model was accurately predicting glacier mass balance as well as streamflow. The seasonal and interannual variations in glacier melt contributions were assessed by running the calibrated model with historic glacier cover and also after converting all glacierized areas to alpine land cover in the model setup. Sensitivity of modelled streamflow to historic changes in glacier cover and to projected glacier changes for a climate warming scenario was assessed by comparing simulations using static glacier cover to simulations that accommodated dynamic changes in glacier area. Although glaciers in the Mica basin only cover 5% of the watershed, glacier ice melt contributes up to 25% and 35% of streamflow in August and September, respectively. The mean annual contribution of ice melt to total streamflow varied between 3 and 9% and averaged 6%. Glacier ice melt is particularly important during warm, dry summers following winters with low snow accumulation and early snowpack depletion. Although the sensitivity of streamflow to historic glacier area changes is small and within parameter uncertainties, our results suggest that glacier area changes have to be accounted for in future projections of late summer streamflow. Our approach provides an effective and widely applicable method to calibrate hydrologic models in glacier fed catchments, as well as to quantify the magnitude and timing of glacier melt contributions to streamflow.

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.

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)0,001
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 enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,196 · 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