Using Stable Isotopes and Hydrometric Data to Estimate Snowmelt Contributions to the Bow River, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The province of Alberta (Canada) relies mainly on river water for domestic, industrial and irrigation uses. The Bow River Basin (BRB) provides a large component of this water in southern Alberta. A strong economy in Alberta driven by the oil and gas industry has intensified population growth and agricultural activity in the region. The population growth has put severe strains on the currently available water resources, particularly since Rocky Mountain stream flows have also been declining over the past 100 years. The objective of this ongoing study is to determine whether stable isotope techniques are a suitable tool to assess the contribution of snow melt to runoff in the Bow River in order to facilitate runoff predictions. The study area stretches from the headwaters of the Bow River in the Rocky Mountains to Calgary, approximately 250 km downstream. Snow (2007) and river water samples (2004-2007) were collected weekly to monthly. The isotopic composition of the snow pack in the headwater regions and the isotopic composition of runoff in headwater creeks and streams were determined and compared with each other. The δ{18}O values of the 2007 snow pack varied between -24.0 and -18.0 with lower values occurring in January and February. Maximum snow water equivalents (SWE) and snow depths were reached in late April with average δ{18}O values of -21.8 , while summer precipitation was characterised by δ{18}O values around -17 . The mean δ{18}O value of the Bow River in the headwater region was -20.0 (2004-2007). Since the δ{18}O value of the Bow River is within 2 of the δ{18}O value of the snow pack, it indicates that snow melt is a major source of water contributing to riverine flow either through direct runoff or via groundwater discharge. A better understanding of how snow melt contributes to riverine runoff will help with water management strategies and facilitate runoff predictions under future climate change scenarios predicting less snowpack and earlier snow melt.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».