Declining Runoff Sensitivity to Precipitation Following Permafrost Degradation: Insights From Event‐Scale Runoff Response in the Yellow River Source Region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Frozen ground, including permafrost and seasonally frozen ground (SFG), is a critical element of the cryosphere that strongly regulates hydrological processes in cold regions. It has been debated whether frozen ground degradation will make landscapes more, or less, sensitive to precipitation inputs; either outcome has profound implications for water resources and climate resilience. Using a data‐driven approach based solely on observations, we quantify four decades of changes in event‐scale runoff responses to daily precipitation in the source region of the Yellow River on the northeastern Tibetan Plateau. We apply Ensemble Rainfall‐Runoff Analysis (ERRA), which infers hydrologic impulse responses directly from precipitation and streamflow time series without relying on model assumptions. This enables the assessment of nonlinear, nonstationary, and spatially heterogeneous hydrologic behavior across different frozen ground types and precipitation intensities. Results show that, relative to 1979–1998, the permafrost‐dominant zone experienced a 47% reduction in peak runoff response per unit precipitation during 1999–2018 and a 32% decrease in the 25‐day runoff coefficient, while the SFG‐dominant region showed no substantial changes. The weakened runoff response in the permafrost‐dominant zone, particularly under high‐intensity precipitation (>10 mm d −1 ), likely reflects enhanced infiltration and subsurface storage driven by active‐layer deepening and weakened near‐surface seasonal freezing. These findings highlight the power of data‐driven approaches in detecting hydrological regime shifts and provide critical insights for drought mitigation and flood risk assessment in permafrost‐affected regions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».