Evaluating Climate Change Impacts on Soil Moisture and Groundwater Resources Within a Lake‐Affected Region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The impact of climate change on surface water resources is reasonably well studied. However, the impact on groundwater resources has only been considered by a few studies worldwide. Here we present an analysis of climate change impacts on groundwater resources in a well‐instrumented 6,800‐km 2 watershed in the Laurentian Great Lakes Basin. We employ a physics‐based modeling pipeline consisting of an ensemble of high‐resolution regional climate model projections based on the Weather Research and Forecasting model and the fully integrated three‐dimensional hydrologic model HydroGeoSphere. The Weather Research and Forecasting model is run at a resolution as fine as 10 km using two different physics configurations, while HydroGeoSphere simulates the terrestrial hydrosphere at subkilometer scale, from deep groundwater to surface water, including surface water‐groundwater interactions. The two Weather Research and Forecasting model physics configurations exhibit opposite climate change responses in summer precipitation. The hydrologic simulations follow the climate forcing, but due to the memory of the subsurface, differences in summer affect the entire seasonal cycle. In the drier climate scenario groundwater levels and recharge decline, while in the wetter scenario groundwater levels rise (recharge remains unchanged). Soil moisture changes accordingly, but primarily in late summer. It is also shown that the magnitude of climate change impacts on groundwater is strongly modulated by local physiographic features. In particular, regions where the groundwater table is deep (below 2 m; 15% of the area) show a high sensitivity to changes in climate forcing. Furthermore, changes in groundwater levels, recharge, and soil moisture typically occur in the same regions, suggesting potentially compounding 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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».