Comparison of Spatio-Temporal Variability of Daily Maximum Flows in Cold-Season (Winter and Spring) in Southern Quebec (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Quebec has experienced a significant decrease in the amount of snow and an increase in temperature during the cold season. The objective of this study is to analyze the impacts of these climate changes on the spatio-temporal variability of the daily maximum flows generated by snowmelt in winter and spring using several statistical tests of correlation (spatial variability) and long-term trend (temporal variability). The study is based on the analysis of flows measured in 17 watersheds (1930–2019) grouped into three hydroclimatic regions. Regarding the spatial variability, the correlation analysis revealed that in winter, the flows are positively correlated with the agricultural area and the daily maximum winter temperature. In the spring, the flows are positively correlated with the drainage density and the snowfall but negatively correlated with the area of wetlands and the daily maximum spring temperature. As for temporal variability (long-term trend), the application of eight statistical tests revealed a generalized increase in flows in winter due to early snowmelt. In the spring, despite the decreased snow cover, no negative trend was observed due to the increase in the spring rainfall, which compensates for the decrease in the snowfall. This temporal evolution of flows in the spring does not correspond to the predictions of climate models. These predict a decrease in the magnitude of spring floods due to the decrease in the snowfall in southern Quebec.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».