Modelling the effects of climate and landcover change on the hydrologic regime of a snowmelt-dominated montane catchment
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Climate change poses risks to society through the potential to alter streamflow, and wildfires are projected to increase; however, little is known about their combined effects on hydrology. Using the Raven Hydrological Modelling Framework, we investigate the impacts of climate and landcover changes on the hydrology of a montane forested catchment in southern British Columbia, Canada. The combination of climate change and stand‐replacing landcover disturbance in middle and high elevations is predicted to advance the timing of peak flow by two to nine times (depending on climate projection) more than the advance from disturbance alone (7 days). The combined effects of climate and landcover disturbance on peak flow magnitude are predicted to be offsetting for frequent events, but additive for extreme events. There appears to be a dependency of extreme peak flows on the distribution of landcover. Extreme summer low flows are predicted to become commonplace by the 2050s. Low annual yield is predicted to become more prevalent by the 2050s, but then largely recover by the 2080s. The modelling suggests that landcover disturbance can have a mitigative influence on annual water yield, but minimally for summer low flow. The results highlight the importance of a multifaceted examination of complexity incorporating climate change, landcover change and a large range of hydrological indicators. Moreover, the results indicate that management strategies must assess the interplay of future climate, landcover condition and societal values on watershed risk.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».