Modelling Climate Change and Water Quality in the Canadian Prairies Using Loosely Coupled WASP and CE-QUAL-W2
Notice bibliographique
Résumé
The prairie waterbodies face a future of warming temperatures and growing water demands. There are increasing concerns about how water quality will be affected. Water quality models are an effective tool for examining scenarios of future conditions that cannot be measured directly. This study combined WASP and CE-QUAL-W2 to investigate the potential impacts of changing flow management and climate change in the Canadian Prairies. The two models were loosely coupled to simulate a strategically managed river-reservoir network. Climate data from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) model ensemble were used to create future climate scenarios. Interbasin water transfers were then simulated through the coupled models to determine if any negative impacts from climate change on water quality could be offset through flow management. Climate change impacts in the river stretch were minimised due to the rapid flow travel time along the channel. The interbasin water transfers had a greater influence on water quality concentrations in the river. This result was limited by the uncertain hydro-climatic future of the contributing watershed. Climate change impacts in the downstream reservoir were far more apparent. Evaporative losses increased approximately 150% from the base model by the 2080–2100 period. Chlorophyll-a concentrations increased an average of 53% in this same period based on monthly mean percentage change. Reservoir water quality was improved after adding the interbasin water transfers. Results indicated that flow management would have a positive impact on water quality in the reservoir in the face of future climate change.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».