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Enregistrement W7030370092

Modelling Water Balance Components in Reconstructed Ecosystems and their Sensity to Climate Change in the Athabasca Oil Sands Region

2024· dissertation· en· W7030370092 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationClimate changeWater balanceEcosystemVegetation (pathology)Effects of global warming
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Western Boreal Plains in Alberta are identified as one of the most susceptible landscapes to disturbance in Canada as it experiences anthropogenic pressures from surface mining in the Athabasca Oil Sands Region (AOSR). While oil production in the AOSR significantly contributes to the Canadian economy, surface mining for oil extraction leads to irreversible damage to a previously thriving landscape. Oil companies are legally bound to recover disturbed landscapes into functioning ecosystems, and this requires complete reconstruction of a natural ecosystem. These reconstructed sites are continuously monitored to track the progress, successes, and limitations of man-made ecosystems. Sites are reconstructed to mimic their pre-disturbed conditions using a framework that considers ecosystem water use, climate, and hydrologic fluxes. However, studies that explore the impacts of climate change on these reconstructed ecosystems are limited. This study employs the HYDRUS 1D numerical modelling software to develop and calibrate a hydrological model designed to simulate the reaction of reconstructed ecosystems (W1 and 30T) to a range of climate change scenarios, including alterations in temperature (increases of 1.5 and 3.0 C) and changes in precipitation (increases or decreases of 15% and 30%). Using 2018 as a baseline for calibration, the results of the simulations revealed a consistent trend of decreasing water storage as temperatures increased and precipitation levels decreased. W1 demonstrated a higher level of resilience to future climate change events compared to 30T, attributed to its lower vegetation density and reduced water stress. The baseline storage in 2018 was -41.2 mm for W1 and -70 mm for 30T. Among the various climate change scenarios, the most significant impact was observed with a 30% reduction in precipitation, resulting in a water deficit of 63.5 mm at W1 and 93.6 mm at 30T. These findings underscore the importance of informed vegetation planting and management in rehabilitated sites, particularly evident at 30T. The long-term sustainability of upland sites like these is crucial for the overall watershed system, emphasizing the need to integrate climate change considerations into land rehabilitation conceptual models. This study lays the groundwork for future research to explore more intricate climate change conditions in numerical modelling.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,160 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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