The impact of climate change on rivers and river processes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Rivers are sensitive to natural climate change as well as to human impacts such as flow modification and land-use change. Climate change could cause changes to precipitation amounts, the intensity of cyclonic storms, the proportion of precipitation falling as rain, glacier mass balance, and the extent of permafrost; all of which affect the hydrology and morphology of river systems. Changes to the frequency and magnitude of flood flows present the greatest threat. Historically, wetter periods are associated with significantly higher flood frequency and magnitude. These effects are reduced in drainage basins with large lakes or glacier storage. Alluvial rivers with fine-grained sediments are most sensitive, but all rivers will respond, except those flowing through resistant bedrock. The consequences of changes in flow include changes in channel dimensions, gradient, channel pattern, sedimentation, bank erosion rates, and channel migration rates. The most sensitive and vulnerable regions are in southern Canada, particularly those regions at risk of substantial increases in rainfall intensity and duration. In northern rivers, thawing of permafrost and changes to river-ice conditions are important concerns. The type and magnitude of effects will be different between regions, as well as between small and large river basins. Time scales of change will range from years to centuries. These changes will affect the use that we make of rivers and their floodplains, and may require mitigative measures. Radical change is also possible. Climatic impacts will be ubiquitous and will be in addition to existing and future direct human impact on streamflow and rivers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 ».