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Enregistrement W4408226202 · doi:10.1002/hyp.70092

Warmer Winters Drive Declines in Snowpack and Consequent Increases in Annual and Seasonal Runoff in a Headwater Region of the Northeastern United States

2025· article· en· W4408226202 sur OpenAlexaff
Kate Hale, Andrew W. Schroth, James B. Shanley, Beverley Wemple

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCold Regions Research and Engineering LaboratoryU.S. Army Corps of EngineersU.S. Geological SurveyNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésSnowpackSurface runoffSnowEnvironmental scienceHydrology (agriculture)ClimatologyPhysical geographyMeteorologyGeographyGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In montane, snow‐affected regions of the United States, a warming climate threatens the timing and amount of future water delivery. It is expected that winter precipitation falling as snow will continue decreasing and the frequency of winter snowmelt events will continue increasing, with unknown impacts on the partitioning of water between evapotranspiration and runoff, water quality, flooding, and drought. The northeastern United States represents a humid climate with uniform precipitation seasonality and a transient snowpack. Limited research on changing winter conditions and water availability has been conducted in the region, in part due to scarce observations. An observational network has been recently established (2022) to span a Summit‐to‐Shore (S2S) continuum in Vermont for improved understanding and characterisation of snowpack variability across the landscape. We leverage the S2S network alongside available multi‐decade records of meteorology, snow depth, and runoff to relate long‐term snowpack characteristics in Vermont to seasonal and annual runoff within the high‐elevation headwater Ranch Brook watershed (9.6 km2). In the last 57 years, average winter temperatures have increased by 2.6°C, snow season length has decreased by almost 3 weeks, average snow depth has decreased by 16%, and winter season rain‐on‐snow (ROS) event frequency has increased from 1 to 3.5 per year. In response, average daily winter runoff has increased, which is strongly related to increased annual runoff ratios (R2 = 0.70). Separating the 22‐year runoff record into water years with more versus less winter runoff revealed that years with more winter runoff corresponded to increased winter temperatures, 15% smaller snowpack, two times more ROS events, 52% more winter runoff, 31% larger annual runoff ratio, and increased summer rainfall variance. A steady decline in the regional snowpack and related impacts on downstream water resources may have implications for ecosystems and agricultural, industrial, and domestic water supply.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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