Uncertainty Modeling in The Assessment of Climate Change Impacts on Water Resources Management
Notice bibliographique
Résumé
Climate change has significant impacts on water resource systems. The objective of this study is to assess climate change impacts on water resource management. The methodology includes (a) the assessment of uncertainty introduced by choice of precipitation downscaling methods; (b) uncertainty assessment and quantification of the impact of climate change on projected streamflow; and (c) uncertainty in and impact of climate change on the management of reservoirs used for hydropower production. The assessment is conducted for two future time periods (2036 to 2065 and 2066 to 2095). The study area, Campbell River basin, British Columbia, Canada, consists of three reservoirs (Strathcona, Ladore and John Hart). A new multisite statistical downscaling method based on beta regression (BR) is developed for generating synthetic precipitation series, which can preserve temporal and spatial dependence along with other historical statistics (e.g. mean, standard deviation). To account for different uncertainty sources, four global climate models (GCMs), three greenhouse gas emission scenarios (RCPs), six downscaling models (DSMs), are considered, and the differences in projected variables of interest are analyzed. For streamflow generation a hydrologic model is used. The results show that the downscaling models contribute the highest amount of uncertainty to future streamflow predictions when compared to the contributions by GCMs or RCPs. It is also observed that the summer (June, July & August) and fall (September, October & December) flows into Strathcona dam (British Columbia) will decrease, while winter (December, January & February) flows will increase in both future time periods. In addition, the flow magnitude becomes more uncertain for higher return period flooding events in the Campbell River system under climate change than the low return period flooding events. To assess the climate change impacts on reservoir operation, in this study a system dynamics model is used for reservoir flow simulation. Results from system dynamics model show that as the inflow decreases in summer and fall, it also affects reservoir release and power production. It is projected that power production from downstream reservoirs (LDR & JHT) will decrease more drastically than the upstream reservoir (SCA) in both future time periods considered in this study.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».