Attribution of the Observed Spring Snowpack Decline in British Columbia to Anthropogenic Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A detection and attribution analysis on the multidecadal trend in snow water equivalent (SWE) has been conducted in four river basins located in British Columbia (BC). Monthly output from a suite of 10 general circulation models (GCMs) that participated in phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) is used, including 40 climate simulations with anthropogenic and natural forcing combined (ALL), 40 simulations with natural forcing alone (NAT), and approximately 4200 yr of preindustrial control simulations (CTL). This output was downscaled to ° spatial resolution and daily temporal resolution to drive the Variable Infiltration Capacity hydrologic model (VIC). Observed (manual snow survey) and VIC-reconstructed SWE, which exhibit declines across BC, are projected onto the multimodel ensemble means of the VIC-simulated SWE based on the responses to different forcings using an optimal fingerprinting approach. Results of the detection and attribution analysis shows that these declines are attributable to the anthropogenic forcing, which is dominated by the effect of increases in greenhouse gas concentration, and that they are not caused by natural forcing due to volcanic activity and solar variability combined. Anthropogenic influence is detected in three of the four basins (Fraser, Columbia, and Campbell Rivers) based on the VIC-reconstructed SWE, and in all basins based on the manual snow survey records. The simulations underestimate the observed snowpack trends in the Columbia River basin, which has the highest mean elevation. Attribution is supported by the detection of human influence on the cold-season temperatures that drive the snowpack reductions. These results are robust to the use of different observed datasets and to the treatment of low-frequency variability effects.
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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 ».