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Enregistrement W4386011894 · doi:10.1029/2022wr033363

Predicting Hydrological Change in an Alpine Glacierized Basin and Its Sensitivity to Landscape Evolution and Meteorological Forcings

2023· article· en· W4386011894 sur OpenAlexafffundabout
Caroline Aubry‐Wake, John W. Pomeroy

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensCanmore Museum and Geoscience CentreUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesAlberta InnovatesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésStreamflowGlacierSnowmeltDeglaciationEnvironmental scienceWeather Research and Forecasting ModelPrecipitationClimatologyClimate changeSurface runoffDrainage basinSnowHydrometeorologyHydrological modellingHydrology (agriculture)GeologyPhysical geographyMeteorologyGlacial periodGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Shifting precipitation patterns, a warming climate, changing snow dynamics and retreating glaciers are occurring simultaneously in glacierized mountain headwaters. To predict future hydrological behavior in an exemplar glacierized basin, a spatially distributed, physically based cold regions process hydrological model including on and off‐glacier process representations was applied to the Peyto Glacier Research Basin in the Canadian Rockies. The model was forced with bias‐corrected outputs from a high‐resolution Weather and Research Forecasting (WRF‐PGW) atmospheric simulation for 2000–2015, and under pseudo‐global warming for 2085–2100 under a business‐as‐usual climate change scenario. The simulations show that the end‐of‐century increase in precipitation nearly compensates for the decreased ice melt associated with almost complete deglaciation, resulting in a decrease in annual streamflow of 7%. However, the timing of streamflow advances drastically, with peak flow shifting from July to June, and August streamflow dropping by 68%. To examine the sensitivity of future hydrology to possible future drainage basin biophysical attributes, the end‐of‐century simulations were run under a range of initial conditions and parameters and showed the highest sensitivity to initial ice volume and surface water storage capacity. This comprehensive examination suggests that hydrological compensation between declining icemelt and increasing rainfall and snowmelt runoff as well as between deglaciation and increasing basin depressional storage capacity play important roles in determining future streamflow in a rapidly deglaciating high‐mountain environment. Conversely, afforestation and soil development had relatively smaller impacts on future hydrology.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,318

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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