Assessing the Potential Impacts of Climate Change on Mountain Snowpack in the St. Mary River Watershed, Montana
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The St. Mary River watershed is an important international watershed that supplies irrigation water to large portions of southern Alberta, Canada, and northern Montana. The St. Mary River is fully allocated and users on both sides of the border are concerned regarding declining water supplies and increasing water demands under climate warming. Water supply in the St. Mary River is largely from snowpack in the mountainous portion of the watershed. This work assesses potential future changes in snowpack for the St. Mary River watershed under a range of general circulation model (GCM) derived future climate scenarios. The Generate Earth Systems Science (GENESYS) input spatial hydrometeorological model is used to simulate potential changes in spring snowpack, the onset of melt, and changes in snow extent for three 30-yr periods centered around 2025, 2055, and 2085. Results suggest an earlier spring and associated earlier onset of snowmelt and probable declines in maximum annual snow water equivalent (SWE) over the St. Mary River watershed are likely under most future climate scenarios used in this study. However, results are responsive to future climate scenarios, where a scenario with substantial global greenhouse gas (GHG) emission controls shows a much lower decline in total accumulated SWE over the St. Mary River watershed. Without substantial GHG emission reductions, the study does show that there could be significant changes in snowpack over the St. Mary River watershed in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».