Hydrological process controls on streamflow variability in a glacierized headwater basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mountain glacierized headwaters are currently witnessing a transient shift in their hydrological and glaciological systems in response to rapid climate change. To characterize these changes, a robust understanding of the hydrological processes operating in the basin and their interactions is needed. Such an investigation was undertaken in the Peyto Glacier Research Basin, Canadian Rockies over 32 years (1988–2020). A distributed, physically based, uncalibrated glacier hydrology model was developed using the modular, object‐oriented Cold Region Hydrological Modelling Platform to simulate both on and off‐glacier high mountain processes and streamflow generation. The hydrological processes that generate streamflow from this alpine basin are characterized by substantial inter‐annual variability over the 32 years. Snowmelt runoff always provided the largest fraction of annual streamflow (44% to 89%), with smaller fractional contributions occurring in higher streamflow years. Ice melt runoff provided 10% to 45% of annual streamflow volume, with higher fractions associated with higher flow years. Both rainfall and firn melt runoff contributed less than 13% of annual streamflow. Years with high streamflow were on average 1.43°C warmer than low streamflow years, and higher streamflow years had lower seasonal snow accumulation, earlier snowmelt and higher summer rainfall than years with lower streamflow. Greater ice exposure in warmer, low snowfall (high rainfall) years led to greater streamflow generation. The understanding gained here provides insight into how future climate and increased meteorological variability may impact glacier meltwater contributions to streamflow and downstream water availability as alpine glaciers continue to retreat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 tête enseignante, 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 ».