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Enregistrement W2133170943 · doi:10.5194/hess-17-4941-2013

Impacts of climate and catastrophic forest changes on streamflow and water balance in a mountainous headwater stream in Southern Alberta

2013· article· en· W2133170943 sur OpenAlexafffundabout
Vinod Mahat, A. Anderson

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesUniversity of British ColumbiaBC HydroUniversity of Alberta
Mots-clésStreamflowEnvironmental sciencePrecipitationClimate changeSnowClimatologyHydrology (agriculture)Water balanceClimate modelDrainage basinGeographyGeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Rivers in Southern Alberta are vulnerable to climate change because much of the river water originates as snow in the eastern slopes of the Rocky Mountains. Changes in likelihood of forest disturbance (wildfire, insects, logging, etc.) may also have impacts that are compounded by climate change. This study evaluates the impacts of climate and forest changes on streamflow in the upper parts of the Oldman River in Southern Alberta using a conceptual hydrological model, HBV-EC (Hydrologiska Byråns attenbalansavdelning, Environment Canada), in combination with a stochastic weather generator (LARS-WG) driven by GCM (global climate model) output climate data. Three climate change scenarios (A1B, A2 and B1) are selected to cover the range of possible future climate conditions (2020s, 2050s, and 2080s). The GCM projected less than a 10% increase in precipitation in winter and a similar amount of precipitation decrease in summer. These changes in projected precipitation resulted in up to a 200% (9.3 mm) increase in winter streamflow in February and up to a 63% (31.2 mm) decrease in summer flow in June. Flow also decreased in July and August, when irrigation is important; these reduced river flows during this season could impact agriculture production. The amplification in the streamflow is mostly driven by the projected increase in temperature that is predicted to melt winter snow earlier, resulting in lower water availability during the summer. Uncertainty analysis was completed using a guided GLUE (generalized likelihood uncertainty estimation) approach to obtain the best 100 parameter sets and associated ranges of streamflows. The impacts of uncertainty in streamflows were higher in spring and summer than in winter and fall. Forest change compounded the climate change impact by increasing the winter flow; however, it did not reduce the summer flow.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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'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

Citations28
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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