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Enregistrement W4280535854 · doi:10.5194/hess-26-2605-2022

Recent hydrological response of glaciers in the Canadian Rockies to changing climate and glacier configuration

2022· article· en· W4280535854 sur OpenAlexafffundabout
Dhiraj Pradhananga, John W. Pomeroy

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of TorontoParks CanadaCanada First Research Excellence FundCanada Research ChairsWilfrid Laurier UniversityCanada Foundation for InnovationAlberta Environment and Parks
Mots-clésGlacierGlacier mass balanceSnowGeologyMeltwaterFirnClimate changeElevation (ballistics)Glacier morphologyClimatologyStreamflowHydrology (agriculture)Physical geographyDrainage basinCryosphereIce streamGeomorphologyOceanographySea iceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mountain snow and ice greatly influence the hydrological cycle of alpine regions by regulating both the quantity of and seasonal variations in water availability downstream. This study considers the combined impacts of climate and glacier changes due to recession on the hydrology and water balance of two high-elevation basins in the Canadian Rockies. A distributed, physically based, uncalibrated glacier hydrology model developed in the Cold Regions Hydrological Modelling platform (CRHM) was used to simulate the glacier mass balance and basin hydrology of the Peyto and Athabasca glacier basins in Alberta, Canada. Bias-corrected reanalysis data were used to drive the model. The model calculates the water balance of glacierized basins, influenced by the surface energy and mass balance, and considers the redistribution of snow by wind and avalanches. It was set up using hydrological response units based on elevation bands, surface slope, and aspect, as well as changing land cover. Aerial photos, satellite images and digital elevation models (DEMs) were assimilated to represent the changing configurations of glacier area and the exposure of ice and firn. Observations of glacier mass balance, snow, and glacier ice surface elevation changes at glacier and alpine tundra meteorological stations and streamflow discharge at the glacier outlets were used to evaluate the model performance. Basin hydrology was simulated over two periods, 1965–1975 and 2008–2018, using the observed glacier configurations for those time periods. Both basins have undergone continuous glacier loss over the last 3 to 5 decades, leading to a 6 %–31 % reduction in glacierized area, a 78 %–109 % increase in ice exposure, and changes to the elevation and slope of the glacier surfaces. Air temperatures are increasing, mainly due to increasing winter maximum and summer minimum daily temperatures. Annual precipitation has increased by less than 11 %, but rainfall ratios have increased by 29 %–44 %. The results show that changes in both climate and glacier configuration have influenced the melt rates and runoff and a shift of peak flows in the Peyto Glacier basin from August to July. Glacier melt contributions increased/decreased from 27 %–61 % to 43 %–59 % of the annual discharges. Recent discharges were 3 %–19 % higher than in the 1960s and 1970s. The results suggest that increased exposure of glacier ice and lower surface elevation due to glacier thinning were less influential than climate warming in increasing streamflow. Streamflow from these glaciers continues to increase.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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