Characterising the Hydrology and Water Resources of a Regulated Cold‐Regions River Basin Using a Land Surface Hydrological Model
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The MESH hydrological model, driven by a 10 km meteorological reanalysis, was deployed to simulate the Saskatchewan River Basin (SRB), a 406 000 km 2 cold‐region basin in Western Canada with diverse climate zones and extensive human regulation. The model was validated using multi‐source observation and enabled detailed assessment of the basin's water balance components, runoff generation processes and irrigation impacts on hydrology. The model achieved Kling‐Gupta Efficiency values of 0.35–0.85 across 23 streamflow stations (2005–2016), indicating reliable capture of observed flow regimes and reservoir regulation effects. Simulated evapotranspiration correlated strongly with satellite estimates (GLEAM, r = 0.98), and the model realistically reproduced seasonal snowpack dynamics and GRACE‐derived water storage variations, with minor underestimation of peak snow water equivalent. Glacier diagnostics revealed that total runoff from glacier‐covered areas contributes ~2.9% of SRB's mean annual runoff, of which 0.75% is glacier ice melt. Glacier ice melt runoff contributions varied by sub‐basin, with the highest proportions from high‐elevation regions: 1.96% to the North Saskatchewan near Edmonton, 1.14% to the Bow near its mouth, 0.66% to the Oldman and 0.32% to the Red Deer. A negative glacier mass balance trend strongest in southern sub‐basins, signals declining ice reserves and the long‐term vulnerability of glacier‐fed water supplies. Diagnosis of runoff processes revealed significant variability in runoff generation, particularly in mountain headwaters and identified snowmelt as the dominant contributor, involved in 84.2% of runoff generation, broken down as snowmelt 43.4%, rain‐on‐snowmelt 10.2% and mixed events 30.6% of the SRB's annual runoff. Rainfall events contributed 15.8% and events with rainfall involved totalled 56.6% of annual runoff. This highlights the complexity of runoff generation processes in the SRB and the substantial role of snowmelt in sustaining the basin's hydrology. The impact of irrigation on evapotranspiration and streamflow was significant, with irrigation increasing mean annual evapotranspiration by 26.4% and reducing streamflow in key locations by up to 11%. Overall, this study provides a comprehensive and validated understanding of the SRB's hydrology and water resources, emphasising the influence of interactions between natural processes and human interventions. The insights from this research can inform water management strategies, particularly those aimed at adapting to future environmental changes. The findings underscore the importance of MESH as a robust tool for coupled hydrological and water resources modelling in managed, diverse, cold‐regions basins.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».