Long-term impact of land use change on the simulation of distributed regional-scale groundwater recharge in cold and humid climates
Notice bibliographique
Résumé
Although the long-term impacts of climate change on the different water budget components have been widely studied, numerous challenges in accounting for land use (LU) changes in regional scale hydrologic simulations remain. As it can be challenging to map the evolution of LU and incorporate the changes in models, models are often calibrated with the hypothesis that LU is constant through time. Therefore, little is known about the quantitative impact of LU change on the water budget components and more specifically on the regional-scale groundwater recharge (GWR), although it is widely accepted that GWR depends on LU. The objective of this work was to assess the impact of LU changes on the simulation of regional-scale GWR and identify the magnitude of changes to produce significant changes in GWR. GWR was simulated with a transient-state spatialized superficial water budget over three regional-scale watersheds (>2 000 km2) in the cold and humid climate of southern Quebec (Canada). The model computes snow accumulation and snowmelt, as well as soil freezing to provide spatially distributed runoff, actual evapotranspiration, and GWR fluxes with a monthly time step on a 500 m x 500 m grid. Four versions of the model are calibrated over the 1990-2017 period considering constant LU, constant LU and rainfall interception in forested areas, transient LU (annual time step, two data sources), and transient land use and rainfall interception in forested areas. The model versions with transient LU performed better and were calibrated with sets of statistically different parameters while the model versions with rainfall interception did not systematically enhanced the calibration results. Because the observed LU changes were relatively limited during the 1990-2017 period in the study areas, the simulated variables with the four versions were not significantly different. To assess the joint effects of LU change and climate change on GWR, two scenarios of future LU changes were developed and combined with climate change scenarios to simulate future GWR. Results were analyzed to identify the type and intensity of LU changes necessary to produce significant changes in GWR.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».