Water Temperature and Hydrological Modelling in the Context of Environmental Flows and Future Climate Change: Case Study of the Wilmot River (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Simulation of surface water flow and temperature under a non-stationary, anthropogenically impacted climate is critical for water resource decision makers, especially in the context of environmental flow determination. Two climate change scenarios were employed to predict streamflow and temperature: RCP 8.5, the most pessimistic with regards to climate change, and RCP 4.5, a more optimistic scenario where greenhouse gas emissions peak in 2040. Two periods, 2018–2050 and 2051–2100, were also evaluated. In Canada, a number of modelling studies have shown that many regions will likely be faced with higher winter flow and lower summer flows. The CEQUEAU hydrological and water temperature model was calibrated and validated for the Wilmot River, Canada, using historic data for flow and temperature. Total annual precipitation in the region was found to remain stable under RCP 4.5 and increase over time under RCP 8.5. Median stream flow was expected to increase over present levels in the low flow months of August and September. However, increased climate variability led to higher numbers of periodic extreme low flow events and little change to the frequency of extreme high flow events. The effective increase in water temperature was four-fold greater in winter with an approximate mean difference of 4 °C, while the change was only 1 °C in summer. Overall implications for native coldwater fishes and water abstraction are not severe, except for the potential for more variability, and hence periodic extreme low flow/high temperature events.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».