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Enregistrement W4220745785 · doi:10.31223/x5591f

Causing of missing snowmelt following drought

2022· preprint· en· W4220745785 sur OpenAlexafffund
Dana Lapides, W Hahm, Daniell Rempe, David Dralle

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesOak Ridge Institute for Science and EducationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Forest ServiceU.S. Department of AgricultureSimon Fraser UniversityDepartment of Water Resources
Mots-clésSnowmeltStreamflowSnowpackEvapotranspirationSurface runoffEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Water yearPrecipitationMeltwaterSnowClimate changeDrainage basinGeologyGeographyMeteorologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water management in snowy mountainous regions hinges on forecasting snowmelt runoff. However, droughts are altering snowpack-runoff relationships with ongoing debate about the driving mechanisms. For example, in 2021 in California, less than half of predicted streamflow arrived. Mechanisms proposed for this `missing' streamflow included changes in evapotranspiration, rainfall, and subsurface moisture conditions. Here, we demonstrate that evapotranspiration in drought years generates dry subsurface conditions that reduce runoff in subsequent years. A model including this legacy of depleted moisture storage reduced median error in 2021 forecasts from 60% to 20% at 15 minimally disturbed basins and from 18% to 2% at 6 water supply basins in the Sierra Nevada (basins range in area from 5-23,051 km2 and mean annual precipitation from 814-1549 mm. Our findings indicate that the relationship between snowpack and runoff will evolve as plant ecosystems respond to climate change and alter subsurface water storage dynamics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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