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Enregistrement W6948637624 · doi:10.5066/p14wpcuq

Yucaipa Integrated Hydrologic Model: simulating future climate scenarios in the Yucaipa Valley Watershed, San Bernardino and Riverside Counties, California

2024· dataset· en· W6948637624 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUSGS DOI Tool Production Environment · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvapotranspirationPrecipitationClimate modelClimate changeHydrological modellingWatershedDownscalingGroundwaterHydrology (agriculture)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Managing water resources in semiarid watersheds is challenging because of limited water supply and uncertain impacts of future climate conditions on groundwater resources. This paper examines the impact of future climate changes on the urban Yucaipa Valley watershed in southern California using an integrated hydrological model referred to herein as the Yucaipa model. Coupled Groundwater and Surface-water FLOW (GSFLOW) modeling software was used to simulate the nonlinear relationships between climate trends and precipitation partitioning into evapotranspiration (ET), runoff, and subsurface storage. Four global climate models (also known as general circulation models or GCMs), each with two greenhouse-gas (GHG) scenarios: Representative Concentration Pathway 4.5 (RCP45) (low emissions) and RCP85 (high emissions) are used to project varying future climate conditions. GCMs include the Canadian Earth System Model (CanESM2), Centre National de Recherches Météorologiques Climate Model version 5 (CNRM-CM5), Hadley Centre Global Environment Model version 2 – Earth System (HadGEM2-ES), and Model for Interdisciplinary Research on Climate version 5 (MIROC5) models. RCP85 scenarios tend to be wetter and warmer than RCP45, and in some cases the increased precipitation offsets increased loss to ET. The Yucaipa model's simulated hydrological conditions using climate projections predict decreased groundwater in storage in most scenarios due to increased natural ET, vegetation consumptive use, and streamflow out of the watershed. Only scenarios with substantial increases in annual precipitation were able to maintain groundwater in storage approximately the same as at the end of the historical period. The study also highlights increased future aridity despite increased precipitation, and larger precipitation events, which increase the risk of urban floods and decrease stream leakage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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