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Enregistrement W4408439572 · doi:10.5194/egusphere-egu25-6596

Opportunities for hydropower under climate change in snow-ice dominated landscapes: case of the Hálslón Catchment Kárahnjúkar Hydropower Plant in eastern Iceland 

2025· preprint· en· W4408439572 sur OpenAlexaboutno aff
Antonius Heger, Péter Molnár, David C. Finger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydropowerSnowClimate changeEnvironmental scienceDrainage basinHydrology (agriculture)GeographyEcologyBiologyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Northern landscapes like the Arctic regions of Northern Europe, Canada and Iceland, are especially susceptible to the effects of climate change, considering accelerated glacial melt due to increased temperatures. Glacier melt will inevitably change the runoff regimes of northern catchments, with increased streamflow in the near future. This increases flooding hazards but also bears economic opportunity with increased hydropower potential.This study examines the future hydrological dynamics of the Hálslón catchment in eastern Iceland, focusing on the impacts of climate change on streamflow and hydroelectric potential. 70% of the 1’615 km² catchment are covered by Vatnajökull, Europe’s largest glacier. The catchment drains into the Hálslón reservoir, the main lake of the Kárahnjúkar Hydropower Plant system, a 690 MW facility that produces nearly a quarter of Iceland's electricity.Using the semi-distributed HBV-Light hydrological model, we performed 10,000 automatic Monte-Carlo calibration runs with a multi-objective approach, optimizing both discharge and glacier mass balance. Future streamflow scenarios were simulated for 2015–2100 using 12 climate models, three Shared Socioeconomic Pathways (SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5), and the 10 best parameter sets derived from calibration to address uncertainties.Preliminary results indicate a potential doubling of annual inflow to the Hálslón reservoir by the end of the century, driven by intense glacier melt and changing precipitation patterns. This excess flow, currently unutilized and discharged via spillways, represents significant untapped hydroelectric potential. At present, excess flow accounts for up to 20% of yearly inflow but could rise to over 50% by century’s end, according to modeling projections. The substantial increase in streamflow underscores the need for adaptive management strategies to optimize Iceland's hydroelectric infrastructure, leveraging emerging opportunities for renewable energy production. This research demonstrates the integration of hydrological and climatic models to evaluate the impacts of environmental change on vital water resources.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,164

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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