Arctic hydrology: a water balance study of Imnavait Creek and Kuparuk River watersheds, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Increasing air temperatures are expected to change streamflow patterns in Arctic watersheds. However, the hydro-meteorological datasets necessary to evaluate these changes remain limited in the Arctic. We revised and updated a unique hydrologic dataset from Arctic Alaska with field measurements of continuous streamflow, precipitation, and evapotranspiration to identify changes in the hydrologic cycle. We analyzed water balance components and peak streamflow in Imnavait Creek, Upper Kuparuk River, and Kuparuk River during snowmelt and summer periods. Field measurements show that summer streamflow (mid-June to late-September) has increased in volume and magnitude. While snowmelt runoff still constitutes a sizable portion of annual runoff (28%–58%), the relative proportion of summer runoff is notably increasing. High interannual and spatial variability is observed for both rainfall and summer runoff, whereas comparatively lower interannual variability is observed for snowmelt runoff. This paper compares streamflow changes occurring at three watersheds of varying sizes and identifies reasons for observed changes using snow, rainfall, and evapotranspiration measurements. We also provide hydrologic analysis for design considerations at Arctic Alaska communities, the Dalton Highway, and the oil pipeline; as this infrastructure may be at risk of increased erosional damage due to more frequent and higher magnitude summer flow events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».