Assessing climate change impacts on water availability of snowmelt-dominated basins of the Upper Rio Grande basin
Notice bibliographique
Résumé
Study region Upper Rio Grande, Colorado and New Mexico, USA. Study focus Climate change is predicted to further limit the water availability of the arid southwestern U.S. We use the snowmelt runoff model to evaluate impacts of climate change on snow covered area (SCA), streamflow timing and runoff volume. Simulations investigate four future conditions using models downscaled to existing climate stations. Twenty-four subbasins of the Upper Rio Grande containing appreciable snowmelt and a long-term gauging station are simulated. New hydrological insights for the region Future annual volume is 193–204 million m 3 more to 448–476 million m 3 less than the pre-climate change value of 2688 million m 3 . There is disparity between increased volume in wetter simulations (+7%) and decreased volume (−18%) in drier simulations. SCA on 1 April reduced by approximately 50% in all but the warmer/wetter climate. Peak flow is 14–24 days early in the future climates. Among the 24 subbasins there is considerable range in mean melt season SCA (−40% to −100%), total volume change (−30% to +57%) and runoff timing advancement indicating that climate change is best evaluated at the subbasin scale. Daily hydrographs show higher streamflow in March and April, but less from mid-May until the end of the water year. The large decrease in volume in May, June and July will compound water management challenges in the region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».