Attribution of the Climate and Land Use Change Impact on the Hydrological Processes of Athabasca River Basin, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Climate change (CC) and land use/land cover change (LULCC) are significant drivers of hydrological change, and an effective watershed management requires a detailed understanding of their individual and the combined impact. This study focused on the Athabasca River Basin (ARB), Canada, and investigated how the basin responded to their changes using the MIKE SHE-MIKE Hydro River. Our findings revealed novel insights into ARB hydrological changes, including increment in non-vegetated lands (0.26%), savannas (1.28%), forests (0.53%), and urban areas (0.02%) while grasslands (2.07%) and shrublands (0.03%) decreased. Moreover, the basin experienced rising annual minimum (1.01 °C) and maximum (0.85 °C) temperatures but declining precipitation (6.2%). The findings suggested a significant impact of CC compared to LULCC as CC caused annual reduction in streamflow (7.9%), evapotranspiration (4.8%), and recharge (6.9%). Meanwhile, LULCC reduced streamflow (0.2%) and recharge (0.4%) but increased evapotranspiration (0.1%). The study revealed spatiotemporal variability across the ARB, with temperature impacts stronger in winter and precipitation influencing other seasons.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».