Assessment of impact of climate change on water resources: a long term analysis of the Great Lakes of North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In the threshold of the appearance of global warming from theory to reality, extensive research has focused on predicting the impact of potential climate change on water resources using results from Global Circulation Models (GCMs). This research carries this further by statistical analyses of long term meteorological and hydrological data. Seventy years of historical trends in precipitation, temperature, and streamflows in the Great Lakes of North America are developed using long term regression analyses and Mann-Kendall statistics. The results generated by the two statistical procedures are in agreement and demonstrate that many of these variables are experiencing statistically significant increases over a seven-decade period. The trend lines of streamflows in the three rivers of St. Clair, Niagara and St. Lawrence, and precipitation levels over four of the five Great Lakes, show statistically significant increases in flows and precipitation. Further, precipitation rates as predicted using fitted regression lines are compared with scenarios from GCMs and demonstrate similar forecast predictions for Lake Superior. Trend projections from historical data are higher than GCM predictions for Lakes Michigan/Huron. Significant variability in predictions, as developed from alternative GCMs, is noted. Given the general agreement as derived from very different procedures, predictions extrapolated from historical trends and from GCMs, there is evidence that hydrologic changes particularly for the precipitation in the Great Lakes Basin may be demonstrating influences arising from global warming and climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».