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Enregistrement W7008085509

An Assessment of Seasonal Source Water Contributions to Streamflow in the Athabasca River Basin, Utilizing a Novel Approach to Obtain a Record of Winter Streamflow From River Ice Stratigraphy

2022· dissertation· en· W7008085509 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreamflowHydrology (agriculture)Oil sandsDrainage basinSnowWater resourcesSnowmeltClimate changeSTREAMS
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this thesis is to quantify seasonal source water contributions to the Athabasca River in Alberta Canada. A secondary objective was to evaluate a novel method for reconstructing the isotopic composition of streamflow over the ice-on period and utilize this data to quantify source water contributions to winter streamflow. Quantifying source water contributions to streamflow is important because the Athabasca is a large, snow-dominated catchment where climate change is expected to impact the quantity and timing of source waters. The water resources in the Athabasca River Basin (ARB) are essential in supporting communities, the economy and ecosystems in the province of Alberta. This includes water needs of municipalities, oil sands operations and sensitive ecosystems, such as the Peace Athabasca Delta, an internationally recognized protected area. While the lower reaches of the Athabasca has been the subject of many studies, stable water isotope analysis has been limited in the upper portion of the ARB leaving a knowledge gap around existing snow and glacial melt water resources. This research focuses on the Upper and Middle reaches of the Athabasca and includes a subset of data for the McLeod catchment, which is nestled in the Middle Athabasca. To assess source water contributions three synoptic studies were undertaken to collect stable water isotope samples over a hydrological year from August 2016 to August 2017. This dataset was supplemented by winter streamflow data calculated using a novel method that reconstructs the isotopic composition of winter streamflow using river ice stratigraphy. The reconstruction of streamflow in the ARB produced accurate results as validated against streamflow sampling obtained over the same time period. This method also resulted ice-water fractionation values that were in alignment with the existing literature. While these results support the future use of this emerging methodology, additional studies will be required to better define the limitations to this methodology. Source water contributions to streamflow were calculated for all field samples and reconstructed values using hydrograph separation. This allowed the relative contributions of snowmelt, glacial melt, groundwater and evaporatively enriched surface waters, such as from lakes and wetlands, to be quantified. The results from this analysis have established a spatially explicit, baseline understanding of the major contributions of seasonal and annual source waters in the region. Observed patterns included an accumulation of surface water downstream in the ARB and annual source water cycling in the McLeod catchment, that aligned with results found in other studies in the Mackenzie River Basin. Trends differed in 2016 and 2017 but were linked to differences in temperature and precipitation over the two years. While this research has established baseline source water information across the Upper and Middle Athabasca, future studies to conduct a higher temporal and spatial resolution sampling of streamflow and source waters across the catchment are recommended.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,258 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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