Integrated Hydrological Modeling of Climate Change Impacts in a Snow‐Influenced Catchment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The potential impact of climate change on water resources has been intensively studied for different regions and climates across the world. In regions where winter processes such as snowfall and melting play a significant role, anticipated changes in temperature might significantly affect hydrological systems. To address this impact, modifications have been made to the fully integrated surface‐subsurface flow model HydroGeoSphere (HGS) to allow the simulation of snow accumulation and melting. The modified HGS model was used to assess the potential impact of climate change on surface and subsurface flow in the Saint‐Charles River catchment, Quebec (Canada) for the period 2070 to 2100. The model was first developed and calibrated to reproduce observed streamflow and hydraulic heads for current climate conditions. The calibrated model was then used with three different climate scenarios to simulate surface flow and groundwater dynamics for the 2070 to 2100 period. Winter stream discharges are predicted to increase by about 80, 120, and 150% for the three scenarios due to warmer winters, leading to more liquid precipitation and more snowmelt. Conversely, the summer stream discharges are predicted to fall by about 10, 15, and 20% due to an increase in evapotranspiration. However, the annual mean stream discharge should remain stable (±0.1 m 3 /s). The predicted increase in hydraulic heads in winter may reach 15 m and the maximum decrease in summer may reach 3 m. Simulations show that winter processes play a key role in the seasonal modifications anticipated for surface and subsurface flow dynamics.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».