Recent changes to the hydrological cycle of an Arctic basin at the tundra–taiga transition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The impact of transient changes in climate and vegetation on the hydrology of small Arctic headwater basins has not been investigated before, particularly in the tundra–taiga transition region. This study uses weather and land cover observations and a hydrological model suitable for cold regions to investigate historical changes in modelled hydrological processes driving the streamflow response of a small Arctic basin at the treeline. The physical processes found in this environment and explicit changes in vegetation extent and density were simulated and validated against observations of streamflow discharge, snow water equivalent and active layer thickness. Mean air temperature and all-wave irradiance have increased by 3.7 ∘C and 8.4 W m−2, respectively, while precipitation has decreased 48 mm (10 %) since 1960. Two modelling scenarios were created to separate the effects of changing climate and vegetation on hydrological processes. Results show that over 1960–2016 most hydrological changes were driven by climate changes, such as decreasing snowfall, evapotranspiration, deepening active layer thickness, earlier snow cover depletion and diminishing annual sublimation and soil moisture. However, changing vegetation has a significant impact on decreasing blowing snow redistribution and sublimation, counteracting the impact of decreasing precipitation on streamflow, demonstrating the importance of including transient changes in vegetation in long-term hydrological studies. Streamflow dropped by 38 mm as a response to the 48 mm decrease in precipitation, suggesting a small degree of hydrological resiliency. These results represent the first detailed estimate of hydrological changes occurring in small Arctic basins, and can be used as a reference to inform other studies of Arctic climate change impacts.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».