Impact of snow cover on river low flows in North America
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--> Limited information exists on the linkages between snowmelt and summer low flow generation in cold region rivers. This study examined the influence of snowpack conditions on low flow during the warm season for a sample of 260 snow-affected pristine river basins in North America. Correlations between summer low flow magnitude and antecedent winter and summer hydroclimate variables showed that the maximum winter snow water equivalent (SWE) influenced summer low flow, with a decreasing influence of SWE throughout summer and significant inter-basin heterogeneity. The sensitivity of low flow to both SWE and summer rainfall was assessed using multivariate hierarchical models which include the effects of catchment attributes. Expectedly, the rainfall accumulated between the snowmelt onset and the low flow period was the dominant control on low flow volumes, but snow storage also had a significant influence. The sensitivity of low flows to SWE was stronger towards higher elevations and weaker in more forested catchments. While snow accumulation and melt are known to be a prime flood generation mechanism in several cold regions, our results also show that snowmelt is an important contributor to low flow discharge in summer via subsurface and groundwater flows. Future depletion of snowpacks in response to climate change could thus exacerbate hydrological droughts in regions with limited summer rainfall.
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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 ».