Adaptive Water Resource Planning in the South Saskatchewan River Basin: Use of Scenarios of Hydroclimatic Variability and Extremes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The South Saskatchewan River Basin is one of Canada's most threatened watersheds, with water supplies in most subbasins over‐allocated. In 2013, stakeholders representing irrigation districts, the environment, and municipalities collaborated with researchers and consultants to explore opportunities to improve the resiliency of the management of the Oldman and South Saskatchewan River subbasins. Streamflow scenarios for 2025‐2054 were constructed by the novel approach of regressing historical river flows against indices of large‐scale ocean‐atmosphere climate oscillations to derive statistical streamflow models, which were then run using projected climate indices from global climate models. The impacts of some of the most extreme scenarios were simulated using the hydrologic mass‐balance model Operational Analysis and Simulation of Integrated Systems (OASIS). Based on stakeholder observations, the project participants proposed and evaluated potential risk management and adaption strategies, e.g., modifying existing infrastructure, building new infrastructure, changing operations to supplement environmental flows, reducing demand, and sharing supply. The OASIS model was applied interactively at live modeling sessions with stakeholders to explore practical adaptation strategies. Our results, which serve as recommendations for policy makers, showed that forecast‐based rationing together with new expanded storage could dramatically reduce water shortages.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».