Climate change impacts on snow and streamflow drought regimes in four ecoregions of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In many regions with seasonal snow cover, summer streamflow is primarily sustained by groundwater that is recharged during the snowmelt period. Therefore, below-normal snowpack (snow drought) may lead to below-normal summer streamflow (streamflow drought). Summer streamflow is important for supplying human needs and sustaining ecosystems. Climate change impacts on snow have been widely studied, but the relationship between snow drought and streamflow drought is not well understood. In this study, a combined investigation of climate change impacts on snow drought and streamflow drought was completed using generic groundwater – surface water models for four headwater catchments in different ecoregions of British Columbia. Results show that, in response to increased precipitation and temperature, the snow drought regime changes substantially for all four catchments. Warm snow droughts, which are caused by above-normal winter temperatures, increase in frequency, and dry snow droughts, which are caused by below-normal winter precipitation, decrease in frequency. The shift toward more frequent and severe temperature-related snow droughts leads to decreased summer runoff, decreased summer groundwater storage, and more extreme low flows in summer. Moreover, snow droughts propagate into summer streamflow droughts more frequently in the future time periods (2050s, 2080s) as compared to the baseline 1980s period. Thus, warm snow droughts not only become more frequent and severe in the future but also more likely to result in summer streamflow drought conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».