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Enregistrement W4384029107 · doi:10.1029/2023wr034690

Effects of Snow Water Storage on Hydrologic Partitioning Across the Mountainous, Western United States

2023· article· en· W4384029107 sur OpenAlexaboutno aff
K. Hale, K. N. Musselman, Andrew J. Newman, Ben Livneh, N. P. Molotch

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNuclear Safety and Security CommissionNational Aeronautics and Space AdministrationNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésSnowmeltStreamflowSnowEnvironmental scienceWater yearEvapotranspirationPrecipitationWater storageHydrology (agriculture)MeltwaterClimate changeSpring (device)Water resourcesClimatologyPhysical geographyDrainage basinGeographyMeteorologyGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,279 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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