Simulated impacts of climate change on phosphorus loading to Lake Michigan
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorus (P) loading to the Great Lakes has caused various types of eutrophication problems. Future climatic changes may modify this loading because climatic models project changes in future meteorological conditions, especially for the key hydrologic driver — precipitation. Therefore, the goal of this study is to project how P loading may change from the range of projected climatic changes. To project the future response in P loading, the HydroSPARROW approach was developed that links results from two spatially explicit models, the SPAtially Referenced Regression on Watershed attributes (SPARROW) transport and fate watershed model and the water-quantity Precipitation Runoff Modeling System (PRMS). PRMS was used to project changes in streamflow throughout the Lake Michigan Basin using downscaled meteorological data from eight General Circulation Models (GCMs) subjected to three greenhouse gas emission scenarios. Downscaled GCMs project a + 2.1 to + 4.0 °C change in average-annual air temperature (+ 2.6 °C average) and a − 5.1% to + 16.7% change in total annual precipitation (+ 5.1% average) for this geographic area by the middle of this century (2045–2065) and larger changes by the end of the century. The climatic changes by mid-century are projected to result in a − 21.2% to + 8.9% change in total annual streamflow (− 1.8% average) and a − 29.6% to + 17.2% change in total annual P loading (− 3.1% average). Although the average projected changes in streamflow and P loading are relatively small for the entire basin, considerable variability exists spatially and among GCMs because of their variability in projected future precipitation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».