Blue and Green Water Scarcity in the <scp>McKenzie</scp> Creek Watershed of the Great Lakes Basin
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Climate change and extreme weather events affect hydrology and water resources in catchments worldwide. This study analysed Blue Water (BW) and Green Water (GW) scarcity in the McKenzie Creek watershed in Ontario, Canada, and explored how changes in temperature and precipitation may impact water scarcity dynamics. The McKenzie Creek is the main water source for agricultural activities for the Six Nations of the Grand River reserve (the largest Indigenous community in Canada) and other non‐Indigenous communities in the watershed. Data from the water use surveys and streamflow simulations performed using the Coupled Groundwater and Surface‐Water Flow Model (GSFLOW) under the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Representative Concentration Pathways (RCP) scenarios 4.5 and 8.5, representing moderate and high greenhouse gas emissions and climate warming, respectively, were used to calculate BW and GW scarcity. Study results showed that BW scarcity may increase to ‘moderate’ levels if water users extract the maximum permitted water withdrawal allocation. This level of scarcity has the potential to cause ecological degradation and water quality issues in the watershed. GW scarcity will steadily increase throughout the 21st century due to climate warming with the western portion of the McKenzie Creek watershed projected to experience slightly higher levels of GW scarcity. This may cause users to withdraw more water resources, thereby decreasing BW available for downstream communities, including the Six Nations of the Grand River. This study provides water resource managers and regional planners with important information about potential challenges facing the watershed due to increased water use and changing climate conditions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».