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Enregistrement W4402589950 · doi:10.1088/1748-9326/ad7c68

Sensitivity of surface water and groundwater contributions to streamflow in a tropical glacierized basin under climate change scenarios

2024· article· en· W4402589950 sur OpenAlexafffund
Caroline Aubry‐Wake, Gavin McNamara, Lauren Somers, Jeffrey M. McKenzie, John W. Pomeroy, Robert Hellström

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcGill UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésStreamflowEnvironmental scienceSensitivity (control systems)Climate changeClimatologyClimate sensitivityGroundwaterWater cycleSurface waterDrainage basinHydrology (agriculture)GeologyClimate modelGeographyOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While mountain water faces threats posed by climate change, particularly in snow-dominated and glacierized systems, the role of groundwater (GW) in sustaining streamflow in these systems remains elusive. Changing mountain headwaters, marked by reduced snowpacks, retreating glaciers, shifting precipitation patterns, and rising temperatures, pose a crucial question: what is the resilience of streamflow in these mountains, and what role does GW play in this resilience? This is particularly uncertain in tropical high mountains where the seasonality of precipitation and glacier melt govern streamflow generation. A glacio-hydrological model was created using the Cold Regions Hydrological Modelling platform to investigate cryosphere-surface water–GW interactions in the Quilcayhuanca Basin, in Peru’s Cordillera Blanca. The model was forced by in-situ meteorological observations and parameterized using numerous data sources and process-based studies in the basin. Model results show that during the dry season, 37% of streamflow is generated from GW discharge, increasing to 56% during the lowest flows. Evapotranspiration is the largest mass flux from the basin at the peak of the dry season. Precipitation, temperature, and glacier change scenarios were used to assess the sensitivity of basin hydrology to climate change and glacier retreat. In a warmer, wetter, and nearly deglaciated future, Quilcayhuanca basin streamflow is expected to decrease by 4%–19% annually, with a larger volumetric change in overland and vadose zone flow than in GW flow. The range in values is more closely linked to uncertainty in precipitation change than temperature change. Despite a strong reduction in snow and ice contribution to streamflow with warming and deglaciation, the concomitant increase in precipitation can limit the changes in streamflow and GW flow, showcasing the resilience of the system to shifts in climate and glacier cover.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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