Modeling Effect of Climate Change on Water Resources in Southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The growing evidence of climate change has posed challenges to environmentalists and general population around the world. The climate features which could have possibly changed are shorter winter, warmer annual average temperatures, and heavy rainstorms in summer. This study has been conducted to evaluate the effect of climate change on quantity and quality of stream flow by using Soil and Water Assessment Tool (SWAT) for the Silver Creek watershed, Ontario. The historical data (1970-2000) and future climatic data (2015 to 2044) were generated, using future A2 scenario. Techniques of SWAT calibration and validation for stream flow and water quality are developed and discussed, with particular attention paid to snowmelt, land cover factors, and soil type input values. The preliminary results show that future stream flow may have longer low flow periods extending from summer to fall, and severe annual water supply deficits may be possible for portions of the year in the 2030s. As a result, sediment transport capacity of reaches may decrease, and thus in-stream sediment deposition may be a concern causing increased bed levels in streams. Also, the future simulation results indicate that evapotranspiration is expected to increase resulting in reducing the amount of surface runoff. Also, an increase in future base flow shows that stream flow would be more dependent on groundwater contribution. In addition, the summer stream flows are not expected to increase in future due to climate change. The simulation of sediment and nutrient is in process and will be presented in the conference.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».