A Framework to Determine Present and Future Effects of Rain‐on‐Snow on Spring Hydrology and Nutrient Loading in the Lake Erie Basin
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Rain‐on‐snow (ROS) events occur when temperatures allow for liquid precipitation to fall onto an existing snowpack. Although ROS is a fundamental facet of winter and spring hydrology in the Great Lakes Basin with the potential to result in severe flooding and influence water quality issues, its role in this region is understudied compared with alpine regions. Many watershed models do not comprehensively characterise the ROS process and thus may misrepresent hydrological and water quality outputs. Here, we elucidate the importance of ROS on spring water balance and nutrient loading in the Big Creek watershed, part of the Lake Erie Basin (LEB), through an ensemble of statistical, hydrological, and climate modelling tools. We found that spring flow events with enhanced ROS melt are conducive to excessive loading export from both agricultural and natural land uses. The incorporation of a novel ROS routine into the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model demonstrated that the modified version improved performance in 76% of 504 random streamflow simulations. The ROS characterisation can more accurately recreate the magnitude of extreme flow events in spring, which is a commonly reported shortcoming of the SWAT model. The ROS submodel simulated earlier shifts in snowmelt, water yield and evapotranspiration by 1 month compared with the original model. In examining a climate scenario associated with modest greenhouse gas emission changes, we found that monthly average streamflow over the 21st century is projected to remain relatively stable, but the occurrence of extreme flow conditions will increase. ROS event frequency is projected to increase in February and March and decrease in April in urban and natural land uses, but agricultural areas will only experience a slight decline, suggesting that the landscape attributes play an important role in localised shifts in ROS event frequency. We contend that ongoing watershed modelling work must include the ROS process to improve representation of critical facets of hydrology and water quality that could be extrapolated to other more complex watersheds within the LEB and elsewhere.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».