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Enregistrement W4403684754 · doi:10.1002/hyp.15301

Water Budget Input Linked to Atmospheric Rivers in British Columbia's Nechako River Basin

2024· article· en· W4403684754 sur OpenAlexafffundabout
Bruno Serafini Sobral, Stephen J. Déry

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesUniversity of Northern British ColumbiaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of California, San DiegoRio Tinto
Mots-clésHydrology (agriculture)Drainage basinEnvironmental scienceStructural basinGeologyGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study explores the contribution of atmospheric rivers (ARs) to the water budget input of the Nechako River Basin (NRB) in British Columbia (BC), western Canada. The study quantifies the fraction of precipitation, rainfall, snowfall, and snow water equivalent (SWE) associated with ARs at multiple scales and tests for trends using the Mann–Kendall (MK) test. AR‐related totals for 1950–2021 were created by linking AR events to water budget input variables of the ERA5‐Land reanalysis product on a daily scale. Associations with different phases of the El Niño‐Southern Oscillation (ENSO) climate pattern and AR‐related contributions to the NRB are also investigated. Results indicate an increasing fractional contribution of rain in ARs landfalling in the NRB in the last two decades (2000–2019). Moreover, 21% of the total annual precipitation in the NRB is associated with ARs, with decreasing contributions from west to east. October has higher AR‐related total precipitation than other months, while March, May and June are the least affected. ARs contribute disproportionately more to mid‐ and high‐intensity daily precipitation totals, and provide up to 45% and 24% of the seasonal rainfall and snowfall, respectively. AR‐related SWE is relatively higher in autumn due to the increased frequency and intensity of ARs, resulting in a greater fractional contribution of ARs to the snowpack compared to winter. ARs influence snowpack accumulation during fall (18%) and winter (13%) but also increase the risk of natural hazards. The MK test for AR‐related water budget variables on the annual scale identified no significant trends. However, AR‐related snowfall shows decreasing trends in the NRB, more specifically in the Upper Nechako, Lower Nechako and Stellako sub‐basins during the summer. Over the study period, ARs consistently contribute up to one‐fifth of the annual input to the NRB's water budget. This study provides the first quantitative assessment and trend analyses of AR contributions to the water budget input of a reservoir‐regulated watershed in north‐central BC, yielding valuable information for hydropower production, ecological flows, irrigation, domestic and industrial water use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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