An Integrated Modelling System to Predict Hydrological Processes under Climate and Land-Use/Cover Change Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes an integrated modeling system consisting of the physically-based MIKE SHE/MIKE 11 model, a cellular automata model, and general circulation models (GCMs) scenarios to investigate the independent and combined effects of future climate and land-use/land-cover (LULC) changes on the hydrology of a river system. The integrated modelling system is applied to the Elbow River watershed in southern Alberta, Canada in conjunction with extreme GCM scenarios and two LULC change scenarios in the 2020s and 2050s. Results reveal that LULC change substantially modifies the river flow regime in the east sub-catchment, where rapid urbanization is occurring. It is also shown that the change in LULC causes an increase in peak flows in both the 2020s and 2050s. The impacts of climate and LULC change on streamflow are positively correlated in winter and spring, which intensifies their influence and leads to a significant rise in streamflow, and, subsequently, increases the vulnerability of the watershed to spring floods. This study highlights the importance of using an integrated modeling approach to investigate both the independent and combined impacts of climate and LULC changes on the future of hydrology to improve our understanding of how watersheds will respond to climate and LULC changes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».