Modelling the glacier-hydrology of two large catchments in the Peruvian Andes
Notice bibliographique
Résumé
Glacier meltwater is a vital component of river discharge in the Peruvian Andes, providing an important source of dry season runoff for communities, agriculture and fragile mountain ecosystems. Previous hydrochemical and modelling studies have identified the importance of glacier meltwater to downstream runoff and analysis of runoff records suggest ‘peak water’ has passed already. These studies, however, have been confined to the Rio Santa basin and the models applied have simplifications in their treatment of glacier melt and evolution. Our objectives are to i) determine the past glacier contribution to streamflow, determining when peak water passed and quantifying the recession of the glacier contribution to runoff; ii) predict future glacier evolution and its consequent impacts on water resources; and iii) to compare the hydrological response of catchments in central and southern Peru and establish their future response to glacier recession. To meet these objectives we have applied the hourly physically-oriented, glacio-hydrological model TOPKAPI-ETH to two catchments in the Peruvian Andes: the Rio Santa in the Cordillera Blanca (4953 km2) and the Rio Urubamba draining the Cordilleras Vilcanota, Urubamba and Vilcabamba (11048 km2), the two most glacierised catchments in Peru. Past glacier recession has been substantial and future temperature rise is likely to lead to further glacier retreat, threatening water security in both regions. The model is forced with hourly atmospheric inputs from high-resolution (4 km), bias-corrected Weather Research and Forecasting (WRF) model outputs, which are downscaled to the TOPKAPI-ETH model resolution (100 m), using temperature and precipitation lapse rates defined from the WRF data for all sub-catchments of each domain. To reduce equifinality in model parameters we calibrate the model in a stepwise manner, using a combination of in-situ and remotely sensed data. Melt model parameters are calibrated based on full energy balance simulations at five sites across the two domains, with albedo parameters also derived from calibration with measured data. We calibrate the temperature decrease over glacier ice in an iterative manner using the WRF air temperatures, observed weather station data and the energy balance model outputs. Precipitation undercatch is a key unknown but it is constrained by careful comparison of modelled glacier surface mass balances with those inverted from remotely sensed data, while hydrological routing parameters are identified through calibration against hourly runoff records collected within the catchments. We use the model outputs to unravel the water balance characteristics of both catchments, their main drivers, including the relative importance of glacier and snow melt components within catchment runoff, and how they vary seasonally, inter-annually and through time due to glacier recession. By applying the model to two catchments with contrasting climatologies and glacier characteristics we are also able to disentangle the reasons for their distinct future trajectories.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».