Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This study evaluated the effects of climate perturbations on snowmelt, soil moisture and streamflow generation in small Canadian Prairie basins using a modeling approach based on classification of basin biophysical and hydraulic parameters. Seven basin classes that encompass the entirety of the Prairie ecozone in Canada were determined by cluster analysis of biophysical characteristics. Individual semi-distributed virtual basin (VB) models representing these classes were parameterized in the Cold Regions Hydrological Model (CRHM) platform which includes modules for snowmelt and sublimation, soil freezing and thawing, actual evapotranspiration (ET), soil moisture dynamics, groundwater recharge and depressional storage dynamics including fill and spill runoff generation and variable connected areas. Precipitation (P) and temperature (T) perturbation scenarios covering the range of climate model predictions for the 21st century were used to evaluate climate sensitivity of hydrological processes in individual land cover and basin types across the Prairie ecozone. Results indicated that snow accumulation in wetlands had a greater sensitivity to P and T than that in croplands and grasslands in all the basin types. Wetland soil moisture was also more sensitive to T than the cropland and grassland soil moisture. Jointly influenced by land cover distribution and local climate, basin-average snow accumulation was more sensitive to T in the drier and grassland-characterized basins than in the wetter basins dominated by cropland, whilst basin-average soil moisture was most sensitive to T and P perturbations in basins typified by pothole depressions and broad river valleys. Annual streamflow had the greatest sensitivities to T and P in the dry and poorly connected Interior Grassland basins but the smallest in the wet and well-connected Southern Manitoba basins. The ability of P to compensate for warming induced reductions in snow accumulation and streamflow was much higher in the wetter and cropland-dominated basins than in the drier and grassland-characterized basins, whilst decreases in cropland soil moisture induced by the maximum expected warming of 6 °C could be fully offset by P increase of 11 % in all the basins. These results can be used to 1) identify locations which had the largest hydrological sensitivities to changing climate; and 2) diagnose underlying processes responsible for hydrological responses to expected climate change. Variations of hydrological sensitivity in land cover and basin types suggest that different water management and adaptation methods are needed to address enhanced water stress due to expected climate change in different regions of the Prairie ecozone.
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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 | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,292 | 0,212 |
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 ».