Climate Change Impacts on Agricultural Watershed Hydrology, Southern Ontario: An Integrated SDSM–SWAT Approach
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the local-scale impacts of climate change is critical for protecting water resources and ecosystems in vulnerable agricultural regions. This study investigates the Canagagigue Creek Watershed (CCW) in Southern Ontario, Canada, which is an area vital to the Grand River Basin yet threatened by sediment runoff, making it an ecologically sensitive area. We applied an integrated Statistical Downscaling Model (SDSM) and Soil and Water Assessment Tool (SWAT) (version 2012) approach under the IPCC A2 scenario to project impacts for the period 2025–2044. The results reveal a fundamental hydrological shift, and evapotranspiration is projected to claim nearly 70% of annual precipitation, leading to a ~30% reduction in total water yield. Seasonally, the annual streamflow peak is projected to shift from March to April, indicating a transition from a snowmelt-dominated to a rainfall-influenced system, while extended low-flow periods increase drought risk. Crucially, sediment yield at the watershed outlet is projected to decrease by 7.9–10.5%. The concomitant reduction in streamflow implies a weakened sediment transport capacity. However, this points to a heightened risk of increased in-stream deposition, which would pose a dual threat, (a) elevating flood risk through channel aggradation and (b) creating a long-term sink for agricultural pollutants that degrades water quality. By linking SDSM and SWAT, this study moves beyond generic predictions, providing a targeted blueprint for climate-resilient land and water management that addresses the complex, interacting challenges of water quantity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».