Modeling the Streamflow Response to Heatwaves Across Glacierized Basins in Southwestern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In addition to having far‐reaching impacts on human health, agriculture, wildfires, ecosystems, and infrastructure, heatwaves control streamflow through the melting of seasonal snow and glacier ice. Despite their importance, there is limited understanding of how heatwaves modify streamflow at regional scales, how these impacts vary by heatwave timing and duration, and how glaciers control the streamflow response. Here, we use a deep learning hydrological model, which has previously been trained, evaluated, and interpreted in southwestern Canada, to simulate the streamflow response to heatwaves at 111 basins in the region. The model, driven by gridded ERA5 reanalysis temperature and precipitation data from 1979 to 2015, is forced by synthetic heatwave conditions that vary in their duration and onset throughout the year. We consider how the streamflow response to heatwaves is sensitive to annual temperatures by adding spatially and temporally uniform warming of 2°C across the study region, under the assumption that the underlying hydrological system behavior remains unchanged. We find that heatwaves, particularly in spring and summer, induce an initial streamflow surplus followed by a streamflow deficit, relative to the non‐heatwave case. In summer, glacier contributions to streamflow partially compensate for streamflow deficits that arise from heatwaves earlier in the melt season. In the scenario with 2°C warmer annual temperatures, heatwaves induce a lesser streamflow response in spring when the seasonal streamflow is most increased due to the advancing freshet. Our findings demonstrate how glaciers buffer the impacts of heatwaves on streamflow, but this buffering effect is expected to diminish as glaciers retreat.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».