Climate Change Impacts on Reservoir Inflow in the Prairie Pothole Region: A Watershed Model Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The Prairie Pothole Region (PPR) is known for its hydrologically complex landscape with a large number of pothole wetlands. However, most watershed-scale hydrologic models that are applied in this region are incapable of representing the dynamic nature of contributing area and fill-spill processes affected by pothole wetlands. The inability to simulate these processes represents a critical limitation for operators and flood forecasters and may hinder the management of large reservoirs. We used a modified version of the soil water assessment tool (SWAT) model capable of simulating the dynamics of variable contributing areas and fill-spill processes to assess the impact of climate change on upstream inflows into the Shellmouth reservoir (also called Lake of the Prairie), which is an important reservoir built to provide multiple purposes, including flood and drought mitigation. We calibrated our modified SWAT model at a daily time step using SUFI-2 algorithm within SWAT-CUP for the period 1991–2000 and validated for 2005–2014, which gave acceptable performance statistics for both the calibration (KGE = 0.70, PBIAS = −13.5) and validation (KGE = 0.70, PBIAS = 21.5) periods. We then forced the calibrated model with future climate projections using representative concentration pathways (RCPs; 4.5, 8.5) for the near (2011–2040) and middle futures (2041–2070) of multiple regional climate models (RCMs). Our modeling results suggest that climate change will lead to a two-fold increase in winter streamflow, a slight increase in summer flow, and decrease spring peak flows into the Shellmouth reservoir. Investigating the impact of climate change on the operation of the Shellmouth reservoir is critically important because climate change could present significant challenges to the operation and management of the reservoir.
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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 | 0,001 |
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 ».