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Enregistrement W4388496494 · doi:10.5194/egusphere-2023-2391

Overview: Cascading spatial, seasonal, and temporal effects of permafrost thaw on streamflow in changing nested Arctic catchments

2023· preprint· en· W4388496494 sur OpenAlexaboutno aff
Alexa Hinzman, Ylva Sjöberg, Steve W. Lyon, Wouter R. Berghuijs, Ype van der Velde

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésBaseflowStreamflowEnvironmental sciencePermafrostHydrology (agriculture)SeasonalityDischargeDrainage basinFlood mythArcticSnowmeltClimatologyGeologySnowOceanographyGeographyEcologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In the Arctic, the thawing of permafrost affects how catchments store and release water. However, the effects of thawing on the hydrological response remain poorly documented. In addition, it remains unclear how the effects of a thawing landscape will propagate through nested catchments. Here we investigate 10 nested catchments within the Yukon basin (Alaska and Canada) to study how permafrost thaw impacts catchments’ streamflow seasonality and storage-discharge relationships, and how these effects cascade through the nested catchments, from headwaters to downstream. Our results indicate that upstream catchments, characterized by continuous permafrost, have stronger streamflow seasonality and that these catchments also exhibit the most nonlinear storage-discharge relationships. Larger catchments downstream sustain year-round streamflow with baseflow continuing during winter. Since the 1950s flow regimes have become increasingly seasonal in the upstream catchments, with an earlier and more abrupt freshet, whereas further downstream flow seasonality has remained stable. Across the Yukon, storage-discharge relationships for 9 out of 10 sub-catchments have become increasingly nonlinear over time, with the biggest change occurring in the largest downstream catchments. In smaller catchments, each season has distinct recession characteristics, but those seasonal differences are not apparent further downstream. Upstream catchments are strongly influenced by localized change, whereas downstream catchments receive the effects of many different localized upstream impacts, making it difficult to detect a singular cause of change. Seasonal and long-term shifts in storage-discharge relationships are typically not accounted for by hydrological models and make accurate streamflow predictions more difficult. These shifts highlight how the changing landscape of the Arctic has far-reaching hydrological consequences.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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