Effects of Snow Water Storage on Hydrologic Partitioning Across the Mountainous, Western United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the montane western United States, where the majority of downstream water resources are derived from snowmelt, a warming climate threatens the timing and amount of future water availability. It is expected that the fraction of precipitation falling as snow will continue decreasing and the timing of snowmelt will continue shifting earlier in the year with unknown impacts on partitioning between evapotranspiration and streamflow. To assess this, we employ a Snow Storage Index (SSI) to represent the annual temporal phase difference between daily precipitation and daily modeled surface water inputs (SWI, the sum of rainfall and snowmelt), weighted by the respective amounts. We coupled the SSI metric with a Budyko‐based framework to determine the effect of snow water storage on relative hydrologic partitioning across snow‐influenced watersheds in the western U.S. Greater snow water storage was positively correlated with greater hydrologic partitioning to streamflow, particularly in the North Cascades/Cascades (r2: 0.62), Blue Mountains (r2: 0.56), Canadian Rockies (r2: 0.55), Idaho Batholith, (r2: 0.48), and Columbia Mountains/Northern Rockies (r2: 0.45). The weekly SWI:P ratio was an equally strong predictor for hydrologic partitioning, particularly in mid‐spring (e.g., March/April) in the same mountainous areas (r2: 0.62–0.74, across the same eco‐regions). The retention of snow water storage and subsequent release of stored water in summer months resulted in increased hydrologic partitioning to streamflow. If SSI decreases with future warming, the volume of water partitioned streamflow will decrease non‐uniformly across the western U.S. with substantial implications for ecosystems and agricultural, industrial, and domestic water supplies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».