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Enregistrement W3000434086 · doi:10.5194/hess-2019-640

Diagnosis of future changes in hydrology for a Canadian Rocky Mountain headwater basin

2020· article· en· W3000434086 sur OpenAlexafffundabout
Xing Fang, John W. Pomeroy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesBiogeoscience Institute, University of CalgaryCanada Research ChairsAlberta InnovatesCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesGovernment of Alberta
Mots-clésSnowmeltSnowpackHydrology (agriculture)Environmental scienceStreamflowWeather Research and Forecasting ModelEvapotranspirationSnowMeltwaterClimate changeStructural basinDrainage basinClimatologyGeologyGeographyEcologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Climate change is anticipated to have impacts on the water resources of the Saskatchewan River, which originates in the Canadian Rocky Mountains. To better understand the climate change impacts in the mountain headwaters of this basin, a physically based hydrological model was developed for this basin using the Cold Regions Hydrological Modelling platform (CRHM) for Marmot Creek Research Basin (~9.4 km2), located in the Front Ranges of the Canadian Rocky Mountain. Marmot Creek is composed of ecozones ranging from montane forests to alpine tundra and alpine exposed rock and includes both large and small clearcuts. The model included blowing and intercepted snow redistribution, sublimation, energy-balance snowmelt, slope and canopy effects on melt, Penman-Monteith evapotranspiration, infiltration to frozen and unfrozen soils, hillslope hydrology, streamflow routing and groundwater components and was parameterised without calibration from streamflow. Near-surface outputs from the 4-km Weather Research and Forecasting (WRF) model were bias corrected using the quantile delta mapping method with respect to meteorological data from five stations located from montane forest to mountaintop during October 2005–September 2013. The bias corrected WRF outputs during current period (CTRL, 2005–2013) and future period (PGW, 2091–2099) were used to drive model simulations to assess changes in Marmot Creek's hydrology. Under a "business as usual" forcing scenario: representative concentration pathway 8.5 (RCP8.5) in PGW, the basin warms up by 4.7 °C and receives 16 % more precipitation, which leads to a 40 mm decline in seasonal peak snowpack, 84 mm decrease in snowmelt volume, 0.2 mm day-1 slower melt rate, and 49 days shorter snowcover duration. The alpine snow season will be shortened by almost one and half month, but at some lower elevations there are large decreases in peak snowpack (~45 %) as well as a shorter snow season. Losses of peak snowpack will be much greater in clearcuts than under forest canopies. In alpine and treeline ecozones blowing snow transport and sublimation will be suppressed by higher threshold wind speeds for transport, in forest canopies sublimation losses from intercepted snow will decrease due to faster unloading and drip, and for all ecozones, evapotranspiration will increase due to longer snow-free seasons and more rainfall. Runoff will begin earlier in all ecozones, but, as result of variability in surface and subsurface hydrology, forested and alpine ecozones generate larger runoff volumes, ranging from 12 % to 25 %, whereas the treeline ecozone has a small (2 %) decrease in runoff volume due to decreased melt volumes from smaller snowdrifts. The shift in timing in streamflow is notable, with 236 % higher flows in spring months and 12 % lower flows in summer and 13 % higher flows in early fall. Overall, Marmot Creek basin annual streamflow discharge will increase by 18 % with PGW without a change in its streamflow generation efficiency, despite the basin shifting from snowmelt runoff towards rainfall-dominated runoff generation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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