MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4282940914 · doi:10.3390/w14121920

Impact of Climate Change on Soil Water Content in Southern Saskatchewan, Canada

2022· article· en· W4282940914 sur OpenAlexafffundabout
Mohammad Zare, Shahid Azam, David Sauchyn

Notice bibliographique

RevueWater · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSoil and Water Assessment ToolEnvironmental scienceWater contentClimate changeStreamflowPrecipitationForcing (mathematics)Soil waterSWAT modelClimatologyClimate modelHydrology (agriculture)Growing seasonDrainage basinGeographyMeteorologySoil scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this research was to understand the effects of climate change on soil water content (SWC) across the Qu’Appelle River basin in southern Saskatchewan, Canada. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) and output from 11 high-resolution (0.22°) regional climate models (RCM) were used over three 30-year periods: the near future (2021–2050) and distant future (2051–2080) and the historical reference (1975–2005). The RCM data are from the CORDEX North American domain, which employs the RCP8.5 high-emission scenario. SWC was modeled at the hydrological response units (HRU) level and at daily and monthly (warm season only) intervals for 2015–2020. The model was calibrated and validated using SUFI-2 in SWAT-CUP based on observations for streamflow and SWC, including measured data and Soil Moisture Active Passive (SMAP) Level 4 for surface (up to 5 cm deep) soil moisture. Values of the Nash–Sutcliffe model efficiency (NS) ranged from 0.616 and 0.784 and the coefficient of determination (R2) was 0.8 for calibration and 0.82 for validation. Likewise, the correlation coefficients between ground measurements and SWAT were 0.698 and 0.633, respectively. Future climate forcing of the calibrated SWAT model revealed that warmer and drier growing seasons will prevail in the region. Similarly, the ensemble of all RCMs indicated that the mean temperature will increase by 2.1 °C and 3.4 °C for the middle and late periods, respectively, along with a precipitation increase of 10% and 11.2%. SWC is expected to decrease with an increase in potential evapotranspiration, despite an increase in precipitation. Likewise, the annual SWC is expected to decrease by 3.6% and 4% in the middle and late periods, respectively. The monthly SWC changes showed the highest decreases (5.4%) in April in the late period. The spatial pattern of SWC for 11 RCMs was similar such that the northwest and west of the river basin are wetter than the south and east. SWC projections suggest that southern Saskatchewan could experience significant SWC deficiencies in the summer by the end of this century.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,243

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
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWaterMême sujetHydrology and Watershed Management StudiesTravaux en français237 207