Warming spring air temperatures, but delayed spring streamflow in an Arctic headwater basin
Notice bibliographique
Résumé
This study will use the Mann–Kendall (MK) non-parametric trend test to examine timing changes in spring (early May to the end of June) streamflow records observed by the Water Survey of Canada during 1985–2011 in an Arctic headwater basin in the Western Canadian Arctic. The MK test shows a general delay in the five timing measures of springtime streamflow, which are based on the 5 percentile (Q5), 10 percentile (Q10), 50 percentile (Q50), 90 percentile (Q90), and 95 percentile (Q95) dates of spring runoff, respectively. However, much stronger trend signals were clearly noted for the high percentiles than that for the low and middle percentiles, indicating different effects of hydroclimate processes working on the timing of springtime streamflow. In contrast, the earlier snowmelt onset derived from daily mean temperatures was found over the 27-year study period. In addition, multiple relationships were correlated between these five timing measures of spring runoff and five hydroclimate indicators (total snowfall, snowmelt onset, spring temperature fluctuation, spring rainfall, and spring rainfall timing) in order to identify possible causes on the changes of springtime streamflow timing. The results indicate that the differences are due to the contradictory effects of winter–spring air temperature changes, temperature fluctuation during the melting period, and spring rainfall to spring runoff. The earlier snowmelt onset, which is attributed to the winter–spring warming, and spring temperature fluctuation that works in the opposite way, result in the minor timing changes of Q5, Q10, and Q50. The increase in spring rainfall and its delayed timing have a significant impact on the dates of Q90 and Q95. Moreover, the decreased total snow accumulation over the winter season only has a minor influence on the timing of springtime streamflow.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».