Notice bibliographique
Résumé
Atmospheric rivers (ARs) are synoptic-scale atmospheric phenomena that transport moisture from the (sub)-tropical regions to the mid-latitudes globally. They play a substantial role on water resources of British Columbia and southeastern Alaska (BCSAK). However, understanding of their climatology and impacts on the hydrology of this region remains limited. I use a combination of a regional AR catalog, reanalysis datasets, gridded precipitation, observed river runoff data, and topographic information, to provide insights on the climatology of landfalling ARs (LARs) and to quantify changes in the contribution of LARs to the precipitation, river runoff, and their extremes in BCSAK. Each year BCSAK experiences, on average, 35±5 LARs with the highest number in autumn (13±2) and an average duration of 2±1.8 days. The 1979-2016 average annual counts of LARs increase by ~20% across BCSAK. Slightly higher numbers of LARs occur during the neutral phase of El Niño-Southern Oscillation, the positive phases of the Pacific Decadal Oscillation and the Pacific-North American Pattern, and the 2013/2014 warm anomaly of the Northeastern Pacific. LARs contribute 13% (spatial range: <5-33%) and 36% (spatial range: <5-97%) of annual total and extreme precipitation, respectively, across BCSAK with higher values over elevated terrain. AR-related precipitation days increase during 1979-2012; however, no change occurs in the average AR-related precipitation amount for most of BCSAK. LARs contribute 14±6% (spatial range: 2%-29%) and 48±24% (spatial range: ~10%-100%) of the total annual and annual maxima runoff in the watersheds of BCSAK. ARs control the distribution of peak runoff in most of BCSAK with >60% of the 168 watersheds analyzed having >5 of the top 10 annual maxima runoff associated with them. My work presents a baseline assessment of the AR regional climatology in BCSAK, provides the proportion of hydrological processes attributed to ARs, and assesses changes in those linkages over time. This work is useful to associate future climate model simulations, extreme weather forecasting, seasonal predictions, and water issues including flood mitigation, hydro-power generation, industrial water use, and ecological, recreational, and cultural water values of western Canada where rapid climate-induced hydrological changes are occurring.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».