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Enregistrement W4308518061 · doi:10.3390/hydrology9110197

Long Term Trend Analysis of River Flow and Climate in Northern Canada

2022· article· en· W4308518061 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHydrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected AreasUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationEnvironmental scienceStructural basinWater resourcesGlacierStreamflowClimate changeDrainage basinHydrology (agriculture)Trend analysisLand coverClimatologyPhysical geographyLand useGeographyGeologyOceanographyEcologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in water resources within basins can significantly impact ecosystems, agriculture, and biodiversity, among others. Basins in northern Canada have a cold climate, and the recent changes in climate can have a profound impact on water resources in these basins. Therefore, it is crucial to study long term trends in water flow as well as their influential factors, such as temperature and precipitation. This study focused on analyzing long term trends in water flow across the Athabasca River Basin (ARB) and Peace River Basin (PRB). Long term trends in temperature and precipitation within these basins were also studied. Water flow data from 18 hydrometric stations provided by Water Survey of Canada were analyzed using the Mann-Kendall test and Sen’s slope. In addition, hybrid climate data provided by Alberta Environment and Parks at approximately 10 km spatial resolution were analyzed for the ARB and its surrounding regions during 1950–2019. Trend analysis was performed on the water flow data on monthly, seasonal, and annual scales, and the results were cross-checked with trends in temperature and precipitation and land use and land cover data. The overall temperature across the basins has been increasing since 1950, while precipitation showed an insignificant decrease during this period. Winter water flow in the upper ARB has been slowly and steadily increasing since 1956 because of the rising temperatures and the subsequent slow melting of snowpacks/glaciers. The warm season flows in the middle and lower subregions declined up to 1981, then started to show an increasing trend. The middle and lower ARB exhibited a rapid increase in warm-season water flow since 2015. A similar trend change was also observed in the PRB. The gradual increase in water flow observed in the recent decades may continue by the mid-century, which is beneficial for agriculture, forestry, fishery, and industry. However, climate and land cover changes may alter the trend of water flow in the future; therefore, it is important to have a proper management plan for water usage in the next decades.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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