Understanding the water balance paradox in the Athabasca River Basin, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study demonstrates the importance of the including and appropriately parameterizing peatlands and forestlands for basin‐scale integrated surface–subsurface models in the northern boreal forest, with particular emphasis on the Athabasca River Basin (ARB). With a long‐term water balance approach to the ARB, we investigate reasons why downstream mean annual stream flow rates are consistently higher than upstream, despite the subhumid water deficit conditions in the downstream regimes. A high‐resolution 3D variably saturated subsurface and surface water flow and evapotranspiration model of the ARB is constructed based on the bedrock and surficial geology and the spatial distribution of peatlands and their corresponding eco‐regions. Historical climate data were used to drive the model for calibration against 40‐year long‐term average surface flow and groundwater observations during the historic instrumental period. The simulation results demonstrate that at the basin‐scale, peatlands and forestlands can have a strong influence on the surface–subsurface hydrologic systems. In particular, peatlands in the midstream and downstream regimes of the ARB increase the water availability to the surface–subsurface water systems by reducing water loss through evapotranspiration. Based on the comparison of forestland evapotranspiration between observation and simulation, the overall spatial average evapotranspiration in downstream forestlands is larger than that in peatlands and thus the water contribution to the stream flow in downstream areas is relatively minor. Therefore, appropriate representation of peatlands and forestlands within the basin‐scale hydrologic model is critical to reproduce the water balance of the ARB.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».