Roles of forest disturbance and climate variability on streamflow components in snow‐dominated paired watersheds at multiple temporal scales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The paired watershed experimental (PWE) approach has long been used as an effective means to assess the impacts of forest change on hydrology in small watersheds (<100 km2). Yet, the effects of climate variability on streamflow are not often assessed in PWE design. In this study, two sets of paired watersheds, (1) Camp and Greata Creeks and (2) 240 and 241 Creeks located in the Southern Interior of British Columbia, Canada, were selected to explore relative roles of forest disturbance and climate variability on streamflow components (i.e., baseflow and surface runoff) at different time scales. Our analyses showed that forest disturbance is positively related to annual streamflow components. However, this relationship is statistically insignificant since forest disturbance can either increase or decrease seasonal streamflow components, which eventually limited the positive effect on streamflow at the annual scale. Interestingly, we found that forest disturbance consistently decreased summer streamflow components in the two PWEs as forest disturbance can augment earlier and quicker snow‐melt processes and hence reduce soil moisture to maintain summer streamflow components. More importantly, this study revealed that climate variability played a more significant role than forest disturbance in both annual and seasonal streamflow components, for instance, climate variability can account for as much as 90% of summer streamflow components variation in Camp, suggesting the role of climate variability on streamflow should be highlighted in the traditional PWE approach to truly advance our understanding of the interactions of forest change, climate variability and water for sustainable water resource management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».