Is Forest Change Confounding the Influence of Climate on Canada's Reference Hydrometric Network?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Climate change is altering streamflow regimes with potential impacts to water resources, drinking water supply, and aquatic ecosystems. Monitoring hydrologic response to climate variability is crucial for informing effective management and adaptation strategies. In Canada, the Water Survey of Canada (WSC) maintains the Reference Hydrometric Basin Network (RHBN), a subset of gauged basins selected for their minimal human impacts and long streamflow records, which are routinely used for assessing hydrologic response to climate change. The WSC states that changes in forest cover, such as those caused by timber harvesting, were not considered in the selection of reference basins. However, changes in forest cover can have a profound influence on hydrologic processes and accounting for potential forest change could be important for identifying and drawing robust conclusions about climate change effects on streamflow regimes. We quantified the amount of stand‐replacing forest change for 454 RHBN watersheds across Canada during the period of 1984–2019 and analysed whether forest change could have influenced long‐term trends in annual water yield. Overall, these basins have seen an average change in percent forest cover of 9% and some basins have experienced up to a 50% change. For many basins included in the RHBN, variability and trends in annual water yield can be primarily accounted for by climate; however, we estimated that streamflow trends for as much as 15% of the watersheds may have been strongly influenced by forest change. Our results highlight that forest cover within many of the RHBN watersheds across Canada is more dynamic than was assumed when the reference basins were selected. These changes in forest cover may attenuate or amplify streamflow responses to climate change and must therefore be considered in tandem with climate change effects.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».