Rising Temperatures Drive Lower Summer Minimum Flows Across Hydrologically Diverse Catchments in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Excessively low stream flows harm ecosystems and societies, so two key goals of low‐flow hydrology are to understand their drivers and to predict their severity and frequency. We show that linear regressions can accomplish both goals across diverse catchments. We analyze 230 unregulated moderate to high relief catchments across rainfall‐dominated, hybrid, snowmelt‐dominated, and glacial regimes in British Columbia, Canada, with drainage areas spanning 5 orders of magnitude from 0.5 to 55,000 km2. Summer low flows are decreasing in rainfall‐dominated and hybrid catchments but have been stable in catchments that remain snowmelt or glacial‐dominated. However, we find that since 1950 approximately one third of snowmelt‐dominated catchments have transitioned to a hybrid rain‐snow regime. The declines in rainfall‐dominated and hybrid catchments are dominantly driven by summer precipitation and temperature, and only weakly influenced by winter storage. We apply this understanding to create regression models that predict the minimum summer flow using monthly temperature and precipitation data. These models outperform distributed process‐based models for every common goodness‐of‐fit metric; the performance improvement is mostly a result of abandoning the requirement to simulate all parts of the annual hydrograph. Using these regression models we reconstruct streamflow droughts and low flow anomalies from 1901 to 2022. We reproduce recent drying trends in rainfall‐dominated and hybrid catchments, but also show that present conditions are comparable to those seen one hundred years ago. However, anomalously low flows last century were caused by large precipitation deficits while current declines are driven by rising summer temperatures despite near‐normal precipitation.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».