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Enregistrement W4408740151 · doi:10.1016/j.jhydrol.2025.133134

Land surface hydrological modelling of the Mackenzie River Basin: Parametrization to simulate streamflow and permafrost dynamics

2025· article· en· W4408740151 sur OpenAlexafffundabout
Mohamed Elshamy, John W. Pomeroy, Alain Pietroniro, H. S. Wheater, Mohamed S. Abdelhamed, Bruce Davison

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaGlobal Institute for Water SecurityUniversity of CalgaryUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGlobal Water FuturesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCanada First Research Excellence FundCanada Research ChairsGovernment of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésStreamflowPermafrostParametrization (atmospheric modeling)Hydrology (agriculture)Environmental scienceDrainage basinGeologySurface waterClimatologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• The MESH land surface hydrology model parameterized for the Mackenzie River Basin. • A deep soil profile and organic soils used to simulate permafrost dynamics. • Cold regions processes such as glacier melt, blowing snow, etc. integrated. • Calibrated to streamflow and validated for snow, ET, and permafrost. • Challenges of large-scale hydro-cryosphere land surface modelling addressed. Continental high latitudes have been warming at higher rates than the global average, causing substantial permafrost thaw with widespread effects on soils, vegetation, streamflow seasonality and land subsidence. Complex feedbacks are controlled by precipitation changes and soil hydraulic and thermal properties, amongst many factors. The Mackenzie River Basin (MRB) is the largest drainage basin in Canada (1.8x10 6 km 2 ), underlain by permafrost of various classes for most of its extent (70–80% by area). Changes to the MRB affect atmospheric feedback, inflows to the Arctic Ocean, and local environments and communities. This study aims to parameterize a land surface hydrology model (MESH) for the MRB to simulate the coevolution of hydrology and permafrost dynamics, and hence enable the investigation of future change impacts. MESH, designed to simulate cold region processes, couples energy and water exchanges and requires a deep soil profile and long spin-up periods to initialize the permafrost regime at depth. Calibration was restricted to a limited number of influential physical parameters using streamflow from representative sub-basins. Validation used streamflow, snowpack, and snow cover across the basin. Sensitivity and identifiability analyses at well-instrumented sub-surface temperature gauges identified key parameters for permafrost simulation, which were adjusted for consistency with the spatial distribution of permafrost occurrence provided by available datasets and maps. To confirm permafrost prediction accuracy, validations were performed at gauges where active layer depth or soil temperature were observed. The resulting model has high fidelity in simulating both the hydrology and permafrost dynamics in the basin. This suggests that the model can be used with confidence to predict the impacts of future climate, land use/cover, and management scenarios on the evolution of cold region hydrology and permafrost at large scales.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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