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Enregistrement W3030002375 · doi:10.1002/hyp.13836

The role of snow processes and hillslopes on runoff generation in present and future climates in a recently constructed watershed in the Athabasca oil sands region

2020· article· en· W3030002375 sur OpenAlexafffundabout
Kelly Biagi, Sean K. Carey

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesGlobal Water Futures
Mots-clésSnowmeltSnowHydrology (agriculture)Surface runoffEnvironmental scienceWatershedPermafrostBorealMeltwaterOil sandsPhysical geographyPrecipitationGroundcoverGeologyEcologyGeomorphologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mine reclamation in the Athabasca oil sands region Canada, is required by law where companies must reconstruct disturbed landscapes into functioning ecosystems such as forests, wetlands, and lakes that existed in the Boreal landscape prior to mining. Winter is a major hydrological factor in this region as snow covers the landscape for 5–6 months and is ~25% of the annual precipitation, yet few studies have explored the influence of winter processes on the hydrology of constructed watersheds. One year (2017–2018) of intensive snow hydrology measurements are supplemented with 6 years (2013–2018) of meteorological measurements from the constructed Sandhill Fen watershed to: (a) understand snow accumulation and redistribution, snowmelt timing, rate, and partitioning, (b) apply a physically based model for simulating winter processes on hillslopes, and (c) evaluate the impact of soil prescriptions and climate change projections on winter processes in reclaimed systems. The 2017–2018 snow season was between November and April and snow water equivalent (SWE) ranged between 40 and 140 mm. Snow distribution was primarily influenced by topography with little influence of snow trapping from developing vegetation. Snow accumulation was most variable on hillslopes and redistribution was driven by slope position, with SWE greatest at the base of slopes and decreased toward crests. Snowmelt on hillslopes was controlled by slope aspect, as snow declined rapidly on west and south‐facing slopes, compared with east and north‐facing slopes. Unlike results previously reported on constructed uplands, snowmelt runoff from uplands was much less (~30%), highlighting the influence of different construction materials. Model simulations indicate that antecedent soil moisture and soil temperature have a large influence on partitioning snowmelt over a range of observed conditions. Under a warmer and wetter climate, average annual peak SWE, and snow season duration could decline up to 52% and up to 61 days, respectively, while snowmelt runoff ceases completely under the warmest scenarios. Results suggest considerable future variability in snowmelt runoff from hillslopes, yet soil properties can be used to enhance vertical or lateral flows.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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