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Enregistrement W3098981968 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-17701

Flow regime variation in Arctic rivers

2020· article· en· W3098981968 sur OpenAlexaffabout
Nasim Fazel, Ali Torabi Haghighi, Kabir Rasouli, Bjørn Kløve

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticTributaryStreamflowEnvironmental sciencePrecipitationClimate changePermafrostHydrology (agriculture)GlacierFlow (mathematics)ClimatologyPhysical geographyOceanographyGeographyGeologyDrainage basinMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic rivers’ flow regime has changed under climate change and its consequences on melting glaciers, thawing permafrost, and precipitation patterns. Reservoirs, hydro-power sites, and water diversions have also changed flow regimes in the Arctic. The flow regime alteration in the Arctic rivers has a strong influence on the conservation and sustainability of the native biodiversity of the riverine ecosystem. The main objective of this paper is to evaluate changes in the (1) magnitude of monthly stream flows, (2) magnitude and duration of annual maxima and minima flows, (3) timing of annual maxima and minima, (4) frequency and duration of high and low pulses, and (5) rate and frequency of daily flows in seven major Arctic Rivers. The analyses provide an important basis to characterize and understand the influence of climate change and anthropogenic activities on the flow regimes in the Arctic. Streamflow observations were obtained from the outlet of the Lena, Yenisei, Kolyma, Ob (Russia), Yukon (USA and Canada), Mackenzie (Canada), and Tana (Norway and Finland) rivers in this study. These rivers are main freshwater suppliers for Arctic Ocean. Of these, five have been regulated and two are considered pristine rivers. In addition, the impact of 16 reservoirs on flow regime in the headwaters and tributaries of Lena, Yenisei, Mackenzie, and Kolyma were evaluated. The annual flow showed an increasing trend in all rivers and with a statistically significant level in Yenisei, Lena, and Mackenzie. Our results also indicated that changes in the observed flow regimes at the outlet stations vary from low to incipient level. Out of 16 reservoirs that were analyzed for flow regimes changes, construction of Krasnoyarsk and Shushenskaya dams on the Yenisei River showed the highest impact on flow regime and flow regime alteration was classified as severe in this river.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,173 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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