Can isolated and riparian wetlands mitigate the impact of climate change on watershed hydrology? A case study approach
Notice bibliographique
Résumé
The effects of wetlands on stream flows are well established, namely mitigating flow regimes through water storage and slow water release. However, their effectiveness in reducing flood peaks and sustaining low flows is mainly driven by climate conditions and wetland type with respect to their connectivity to the hydrographic network (i.e. isolated or riparian wetlands). While some studies have demonstrated these hydrological functions/services, few of them have focused on the benefits to the hydrological regimes and their evolution under climate change (CC) and, thus, some gaps persist. The objective of this study was to further advance our knowledge with that respect. The PHYSITEL/HYDROTEL modelling platform was used to assess current and future states of watershed hydrology of the Becancour and Yamaska watersheds, Quebec, Canada. Simulation results showed that CC will induce similar changes on mean seasonal flows, namely larger and earlier spring flows leading to decreases in summer and fall flows. These expected changes will have different effects on 20-year and 100-year peak flows with respect to the considered watershed. Nevertheless, conservation of current wetland states should: (i) for the Becancour watershed, mitigate the potential increase in 2-year, 20-year and 100-year peak flows; and (ii) for the Yamaska watershed, accentuate the potential decrease in the aforementioned indicators. However, any loss of existing wetlands would be detrimental for 7-day 2-year and 10-year as well as 30-day 5-year low flows.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».