Impact of lake–river connectivity and interflow on the Canadian RCM simulated regional climate and hydrology for Northeast Canada
Notice bibliographique
Résumé
Lakes affect regional climate by modulating surface albedo, surface energy, and moisture budgets. This is especially important for regions such as Northeast Canada with approximately 10 % of the landmass covered by lakes, wetlands and rivers. From the regional hydrology perspective, interactions between lakes and rivers are important as streamflow patterns can be significantly modified by lake storage, and similarly lake levels can be modified by streamflows. In this study, using a suite of experiments performed with the fifth generation Canadian Regional Climate Model (CRCM5) driven by the European Centre for Medium range Weather Forecasting ERA40 reanalysis data at the lateral boundaries for the 1979–2010 period, lake–river–atmosphere interactions and their impact on the regional climate/hydrology of north-east Canada are assessed. In these CRCM5 simulations, a one-dimensional lake model represents lakes, while the rivers are modeled using a distributed routing scheme, and one of the simulations includes interflow, i.e. lateral flow of water in the soil layers. Comparison of CRCM5 simulations with and without lakes suggests significant differences in winter/summer precipitation and winter temperature for the study region. CRCM5 simulations performed with and without lake–river interactions suggest improved representation of streamflows when lake storage and routing are taken into account. Adding the interflow process leads to increased streamflows during summer and fall seasons for the majority of the rivers, causing modest changes to land–atmosphere interactions via modified soil moisture. The impact of interflow on streamflow, obtained in this study, is comparable to the impact of lake–atmosphere interactions on streamflows. This study clearly demonstrates the need for realistic representation of lake–river interactions in regional climate models for realistic simulation of regional hydrology, particularly streamflows.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».