The Cumulative Effects of Forest Disturbance and Climate Variability on Streamflow in the Deadman River Watershed
Notice bibliographique
Résumé
Climatic variability and cumulative forest cover change are the two dominant factors affecting hydrological variability in forested watersheds. Separating the relative effects of each factor on streamflow is gaining increasing attention. This study adds to the body of literature by quantifying the relative contributions of those two drivers to the changes in annual mean flow, low flow, and high flow in a large forested snow dominated watershed, the Deadman River watershed (878 km2) in the Southern Interior of British Columbia, Canada. Over the study period of 1962 to 2012, the cumulative effects of forest disturbance significantly affected the annual mean streamflow. The effects became statistically significant in 1989 at the cumulative forest disturbance level of 12.4% of the watershed area. The modified double mass curve and sensitivity-based methods consistently revealed that forest disturbance and climate variability both increased annual mean streamflow during the disturbance period (1989–2012), with an average increment of 14 mm and 6 mm, respectively. The paired-year approach was used to further investigate the relative contributions to low and high flows. Our analysis showed that low and high flow increased significantly by 19% and 58%, respectively over the disturbance period (p < 0.05). We conclude that forest disturbance and climate variability have significantly increased annual mean flow, low flow and high flow over the last 50 years in a cumulative and additive manner in the Deadman River watershed.
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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) | 0,000 | 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 ».