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Enregistrement W4411673556 · doi:10.1080/07011784.2025.2509226

Modeling climate change effects on water balance, streamflow generation, and permafrost dynamics in the Nelson Churchill River Basin: a HYPE model approach

2025· article· en· W4411673556 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ajay Ratna Bajracharya, Mohamed Ismaiel Ahmed, Tricia Stadnyk, Masoud Asadzadeh

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaManitoba HydroCompute Canada
Mots-clésStreamflowPermafrostWater balanceEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Climate changeDrainage basinBalance (ability)ClimatologyStructural basinGeologyOceanographyGeographyGeomorphologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change has been a strong driving force impacting the distribution of global water resources over the past few decades, especially in cold regions at high latitudes. Hydrological models are essential to analyse complex changing cold region’s processes, such as permafrost, seasonally frozen soil, and snow cover, which are prevalent across much of Canada and the pan-Arctic basins. Here, we utilize the Hydrological Predictions for the Environment (HYPE) model with seven discretized vertical soil layers to assess climate change response to different water balance portioning components and permafrost extent. The study also explores seasonal and interannual shifts, examining the implications of model uncertainty associated with streamflow generation for the Nelson Churchill River Basin (NCRB). The calibrated HYPE model is run with a suite of fourteen GCMs and two RCPs (RCP 4.5 and RCP 8.5) scenarios representing 87% of the variability of 154 climate scenarios to discern the relationship between climate projections and water balance components. Increasing precipitation and temperature are anticipated in the future, but reduced, or balanced runoff is projected due to the dominant impact of rising temperature on evapotranspiration from thawing soil layers. Under an extreme scenario (RCP 8.5) 82% reduction in permafrost degradation is projected by the mid-future period (2050s). In this study, the future projections of streamflow, soil moisture, permafrost projection, and interrelationships of water balance processes at a continental scale are presented to aid in large-scale planning and implementation of sustainable development principles and guidelines for decision-making in the NCRB.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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