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Encontrar a distância entre pontos ao longo de um rio (referência linear)

Encontrar a distância entre pontos ao longo de um rio (referência linear)


Eu sou novo em gis e estou impressionado. Tenho uma rede de rios composta por pequenas cadeias de linha (polilinhas). Em um shapefile diferente, tenho localizações de várias estações em um rio. Preciso encontrar a distância ao longo do rio de cada estação até o final do rio.

O problema é que não tenho uma cadeia de linha completa de rio. E não há nenhum atributo comum que eu possa usar para unir ou mesclar as cadeias de linhas. Além disso, algumas estações estão em afluentes.

Portanto, o resultado final é que preciso fazer uma grande rede de rios, incluindo afluentes e executar referência de linha. Mas não sei como fazer isso. Qualquer ajuda é profundamente apreciada. Explique o mais claramente possível.

Por favor, comente se precisar de mais informações.


Eu concordaria com BWill. Seu principal problema é definir a origem de cada polilinha. O que constitui um 'rio'? Ι faria a suposição de que um tributário é uma "rota" autônoma começando de 0-> comprimento do tributário. Em seguida, faria o mesmo para os rios principais, mas, neste caso, criaria uma polilinha mesclada de todas as polilinhas constituintes. Acho que uma vez que você tem isso, você está "quase" lá. Em seguida: Converta todas as polilinhas mescladas em polilinhas medidas (PolylineM), incluindo os tributários. Você tem então a sua 'rede de rotas'. A partir daí é uma questão de encontrar a distância ao longo do seu percurso para cada estação. Eu acho que os locais das estações são definidos em XYs. Além disso, outro palpite, eles não caem exatamente no topo do rio, não é? Em qualquer caso, você precisará encontrar uma forma de calcular a distância da estação desde o início de cada rio ou triburário. Em teoria, se uma estação estiver na interseção do rio e do afluente, ela pode ter 2 localizações (uma para cada).

Para encontrar este local, você pode usar as ferramentas ArcMap, mas não as usa há um tempo, então não consigo me lembrar do topo da minha cabeça. Por outro lado, se você importar seus shapefiles (?) Para PostGIS, você pode usar o ST_Line_Locate_Point. Esta função:

Retorna um flutuante entre 0 e 1 representando a localização do ponto mais próximo em LineString para o Point fornecido, como uma fração do comprimento total da linha 2d.

O que significa que você pode encontrar a localização ao longo do rio multiplicando o que encontrar pelo comprimento do rio (mesclado). Uma nota final - se você usa PostGIS, não precisa passar pela etapa de criação do PolylineM - apenas o ArcGIS requer isso para referência linear.

Espero que isso faça sentido!


Da minha pergunta da mesma natureza,

Como criar um ponto ao longo de uma linha dada a distância

os seguintes links úteis surgiram.
grass.osgeo.org/gdp/html_grass63/lrs.html
wiki.faunalia.it/dokuwiki/doku.php/qgis/lrs

Não concluo minha tarefa por falta de esforço. Acredito que o tédio que você experimentará é indicar a origem de cada polilinha.


A drenagem ácida de minas afeta a diversidade e o perfil de genes de resistência a metais da comunidade bacteriana de sedimentos ao longo de um rio

A diversidade da comunidade bacteriana refletiu mudanças nas condições geoquímicas.

O principal fator que influenciou a composição das comunidades bacterianas foi a condutividade elétrica dos sedimentos.

Uma tendência de diminuição da abundância de genes metabólicos com diminuição da poluição.

As concentrações de metais e a abundância dos genes de resistência correspondentes são relevantes.


Introdução

Os microrganismos presentes na água são os principais participantes nos processos biogeoquímicos (por exemplo, nitrogênio, enxofre e ciclo do carbono) e são os principais produtores e consumidores desses ecossistemas. Além disso, esses microrganismos são os principais participantes nos processos de controle da qualidade da água, particularmente nos processos que mediam o destino da poluição lançada no meio aquático 1. Embora as bactérias planctônicas e as arquéias sejam os dois grupos mais importantes de microrganismos na água, elas têm histórias evolutivas diversas. As bactérias há muito são reconhecidas como tendo ampla distribuição em todos os ambientes ao redor do globo. Em contraste, pensava-se que as arquéias habitaram principalmente ambientes extremos, como ambientes psicrofílicos 2 e hipersalinos 3, fontes hidrotermais profundas 4 e fontes termais 5. No entanto, com o surgimento e aplicação de técnicas moleculares modernas, os pesquisadores mostraram que tanto as bactérias quanto as arquéias estão amplamente distribuídas em diversos ambientes 6. Além disso, as arqueas não-extremofílicas também podem ser participantes importantes nos ciclos biogeoquímicos globais existentes 7, semelhantes às bactérias. Além disso, devido às diferenças potenciais na divisão funcional de bactérias e arquéias com base em suas diversidades no mesmo ambiente 8, esses organismos podem apresentar respostas diferentes a uma variedade de habitats. A análise das respostas desses organismos é crítica para melhorar nossa compreensão dos fluxos de massa e energia dos ecossistemas.

A área de alcance das marés de um rio é um habitat complexo que pode ser afetado pelo escoamento, maré e variações sazonais. Embora a seção superior do alcance da maré possa referir-se à área desde o limite da corrente da maré até o limite da maré, onde a maré ainda não chegou, o rio também pode ser afetado pela onda da maré. Em um estudo, o limite da maré do rio Yangtze foi encontrado para estar localizado entre Anqing (na estação seca) e Nanjing (na estação chuvosa), no entanto, o limite da corrente da maré está localizado entre Zhenjiang e Jiangxinsha (a montante da localização de Jingjiang) 9 Nesta área, a inclinação da superfície da água e a velocidade natural do fluxo são afetadas pela onda da maré, esta influência diminui com o enfraquecimento gradual da onda da maré do limite da corrente da maré ao limite da maré. Além disso, este efeito também pode modificar o leito do rio nesta seção do rio, alterando as condições naturais de sedimentação e erosão. Além disso, após a construção da Barragem das Três Gargantas (a maior usina hidrelétrica do mundo) em meados de 2006, as condições da área das marés tornaram-se ainda mais complicadas. A velocidade de fluxo natural e as condições naturais de sedimentação e erosão podem ser alteradas ainda mais devido aos efeitos combinados de todos os fatores, levando a comunidades microbianas distintas dentro deste habitat. Estudos de mudanças nessas comunidades microbianas irão melhorar nossa compreensão da ecologia microbiana aquática.

Muitos estudos que descrevem comunidades microbianas enfocam ambientes aquáticos, como estuários 10,11,12, rios 13,14, lagos 15,16,17 e oceanos 18,19. Embora os pesquisadores também tenham avaliado as comunidades de bacterioplâncton nesses ambientes aquáticos, poucos estudos de comunidades de archaeais planctônicas em habitats de água doce foram realizados, particularmente em ecossistemas fluviais 20. Alguns outros estudos 21,22,23,24 relataram variações nas comunidades de bacterioplâncton e arqueaplâncton em ambientes de água doce e oceânicos, demonstrando que a variabilidade espacial era maior do que os padrões sazonais de variação. Além da heterogeneidade do habitat 25, as comunidades de bactérias planctônicas e archaeais também podem responder a mudanças em muitos fatores ambientais na água, como salinidade 26,27, matéria orgânica dissolvida (DOM) 28, alcalinidade 29, temperatura e fósforo reativo solúvel (SRP ) 20. Além disso, a variação temporal na comunidade microbiana tem se mostrado maior do que a variação espacial no mesmo habitat 15,30,31. Na seção superior do alcance das marés no rio Yangtze, a heterogeneidade espacial inerente pode existir devido à onda da maré, mudanças dinâmicas no próprio rio e engenharia artificial, o que pode resultar em padrões regulares de distribuição espacial de comunidades bacterianas e de archaea. No entanto, nenhum estudo ainda examinou esses fatores com cobertura de alta profundidade ou fez comparações das distribuições espaciais de comunidades de archaeal e bacteriana neste ambiente aquático.

Assim, neste estudo, objetivamos explorar as composições da estrutura da comunidade bacteriana e archaeal nesta importante área de água no rio Yangtze e investigar os padrões de resposta desses microrganismos à heterogeneidade espacial inerente ao ecossistema. Estabelecemos locais de amostragem entre as cidades de Anqing e Jingjiang localizadas nas províncias de Anhui e Jiangsu na China, respectivamente, estendendo-se por mais de 400 km, esta região incluía muitas cidades economicamente desenvolvidas, o que poderia ter afetado a composição e distribuição da comunidade microbiana. Nossas descobertas fornecem informações importantes sobre a distribuição de comunidades de bactérias e archaeal em habitats naturais de água.


Resumo

Os tipos de cobertura do solo em um espaço de 4 km por 4 km centrado em torno de uma estação de monitoramento da qualidade do ar na cidade de Tianjin foram classificados usando o software e-Cognition. Identificamos 23 locais de monitoramento da qualidade do ar e seus tipos de cobertura do solo ao redor. A adequação do uso de tipos de cobertura do solo para prever a poluição do ar relacionada ao tráfego, Dióxido de Nitrogênio (NO2) foi testado por meio de uma técnica de modelagem de regressão do uso da terra (LUR) com aprendizado de máquina. Descobrimos que a vegetação estava significativamente, mas negativamente associada aos níveis de poluição do ar (coeficiente de correlação r = −0,5, p & lt 0,01), enquanto rodovias e estradas principais foram positiva e significativamente associadas aos níveis de poluição do ar (r = 0,60, p & lt 0,01). O modelo LUR explicou 84% da variância total no NO medido2 concentrações. As associações dos tipos de cobertura do solo com NO2 as concentrações foram então usadas em estratégias de adaptação da cobertura do solo para quantificar o potencial de redução da poluição do ar relacionada ao tráfego. Identificamos que as melhorias na qualidade do ar poderiam chegar a 25% se estratégias específicas de ecologização urbana fossem totalmente implementadas. Os resultados do estudo podem ajudar os formuladores de políticas e designers ambientais a adotar políticas eficazes de redução da poluição do ar para melhorar a qualidade do ar e proteger a saúde pública em Tianjin e em outras regiões urbanas da China.


Investigações em microescala do destino de metais pesados ​​associados a partículas portadoras de ferro em um fluxo altamente poluído

Ao fluir por uma densa área siderúrgica, o rio Fensch transporta partículas ricas em ferro e coloides, apresentando altos teores de contaminantes metálicos (Zn, Cr, Pb, Cu, Ni e As). A análise química usando espectrometria de massa com plasma indutivamente acoplado (ICP-MS) foi realizada em três compartimentos - águas, materiais suspensos e sedimentos - ao longo do rio linear. As variações das concentrações de oligoelementos metálicos ao longo do rio mostraram-se parcialmente relacionadas a insumos externos (águas residuais industriais e domésticas e lixiviação de superfícies urbanas). No entanto, algumas discrepâncias de particionamento de elemento foram evidenciadas. Pb, Cu e Mn tendem a se concentrar no particulado em suspensão e na fração dissolvida, enquanto o Cr e o As seguem a tendência do Fe e se concentram nos sedimentos da estação mais a jusante, pouco antes da junção com as águas do Mosela. O Zn aparece fortemente associado a partículas ricas em ferro, resultando em uma diminuição de sua concentração nas águas para a última estação. Ao longo do linear de Fensch, a variação da partição do metal entre as fases aquosa e particulada é acompanhada por fortes modificações da natureza e mineralogia das partículas ricas em ferro, conforme evidenciado por microanálises usando feixes de elétrons e raios-X. A combinação de análises em massa usando ICP-MS e microanálises aplicadas aos três compartimentos nos permitiu propor um processo de três etapas “decantação-intemperismo-ressuspensão” para explicar a partição de Zn.

Esta é uma prévia do conteúdo da assinatura, acesso por meio de sua instituição.


Análise de Terreno CIVE 835 GIS em Recursos Hídricos

Objetivos de aprendizagem • Cálculo da inclinação em um raster usando - Arc. Método GIS baseado em diferenças finitas - D 8 direção de fluxo único mais íngreme - D declive mais íngreme para fora em facetas triangulares centradas na grade

Superfícies espaciais usadas em Superfície de Elevação de Hidrologia - a elevação da superfície do solo em cada ponto - Expressa como um Modelo Digital de Elevação para Dados em Grade

Tipos de dados de elevação disponíveis Referência espacial de dados GTOPO • GCS_WGS_1984 • Graus decimais • WGS 1984 (Topografia global) Unidades de profundidade de bits Z 16 bits 30 arcsec (1 sinal / km não) aceso Inteiro Tamanho do pixel SRTM (Shuttle • GCS_WGS_1984 Radar • Decimal graus Topografia • WGS 1984 Mission) 90 m • GDC_North_America_1983 • Graus decimais (National Elevation Data) • NAD 1983 1 arcsec (30 mm) Float • GDC_North_America_1983 • Graus decimais • NAD 1983 1/3 arcsec m (10 m) Float 3 ft Float NED 30 NED 10 Lidar (DEM / DSM) m Inteiro com sinal de 16 bits • NAD 83_HARN_State. Plane_Oregon_North • Pé • NAD 1983 HARN pés

Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) A Shuttle Radar Topography Mission coletou dados topográficos sobre quase 80 por cento das superfícies terrestres da Terra e # 039s, criando o primeiro conjunto de dados quase global de elevações de terra.

SRTM http: // srtm. csi. cgiar. org /

Conjunto de dados de elevação nacional (NED) http: // ned. usgs. gov / Cientistas e gerentes de recursos usam os dados do NED para pesquisas de mudanças globais, modelagem hidrológica, monitoramento de recursos, mapeamento e aplicativos de visualização. • Atende a camada de elevação do Mapa Nacional, • Fornece informações básicas de elevação para estudos de ciências da terra e aplicações de mapeamento nos Estados Unidos.

Conjunto de dados de elevação nacional (NED) http: // ned. usgs. gov / • Modelo de elevação digital com células de 1 segundo de arco (30 m) • Sem costura em blocos de 1 ° para os Estados Unidos • 10 bilhões de dados • Derivado de USGS 1: 24, 000 folhas quadradas • composto dos melhores dados raster de elevação disponíveis dos contíguos Estados Unidos, Alasca, Havaí, ilhas territoriais, México e Canadá. http: // mapa nacional. gov / visualizador. html

• Os NED são derivados de diversos dados de origem que são processados ​​em um sistema de coordenadas comum e unidade de medida vertical. • Esses dados são distribuídos em coordenadas geográficas em unidades de graus decimais e em conformidade com o Datum da América do Norte de 1983 (NAD 83). • Todos os valores de elevação estão em metros e, sobre o território continental dos Estados Unidos, são referenciados ao North American Vertical Datum de 1988 (NAVD 88). • A referência vertical variará em outras áreas. • Os dados NED estão disponíveis nacionalmente (exceto para o Alasca) em resoluções de 1 segundo de arco (aproximadamente 30 metros) e 1/3 de segundo de arco (aproximadamente 10 metros), e em áreas limitadas a 1/9 de segundo de arco (aprox. 3 metros).

Medição em segundos de arco • Alguns dados USGS DEM são armazenados em um bloco que utiliza 1/3, um, três, cinco ou trinta segundos de arco de longitude e latitude para registrar os valores das células. • O sistema de referência geográfica trata o globo como se fosse uma esfera dividida em 360 partes iguais chamadas “graus”. • Cada grau é subdividido em 60 minutos. • Cada minuto é composto por 60 segundos. • Um segundo de arco representa a distância de latitude ou longitude percorrida na superfície da Terra & # 039s durante a viagem de um segundo (1/3600º de grau). • No equador, um segundo de arco de longitude é aproximadamente igual a um segundo de arco de latitude, que é 1/60 de uma milha náutica (30,87 metros).

O planeta Terra tem cerca de 13.000 quilômetros (8.000 milhas) de diâmetro e 40.000 quilômetros (25.000 milhas) de circunferência.

Medindo em segundos de arco • No equador, um segundo de arco de longitude é aproximadamente igual a um segundo de arco de latitude, que é 1/60 de uma milha náutica (30,87 metros). • Os segundos de arco de latitude permanecem quase constantes, enquanto os segundos de arco de longitude diminuem à medida que se move em direção aos pólos terrestres. • A 49 graus de latitude norte, ao longo do limite norte da placa de concreto, um segundo de arco de longitude é igual a 30,87 metros * 0,6561 (cos 49 °) ou 20,250 metros.

Detalhe 3 -D do rio Tongue na fronteira WY / Montana de LIDAR de aeronaves ou do solo pode fornecer detalhes surpreendentes sobre a elevação, incluindo alturas de árvores individuais e canais hidráulicos Roberto Gutierrez University of Texas em Austin

Declive Topográfico • Usado para determinar como (rapidamente) a água flui colina abaixo e se concentra em riachos • O declive topográfico pode ser determinado a partir de um DEM

Inclinação topográfica • Existem três conjuntos alternativos de entradas (escolha um) - Derivada de superfície z (dz / dx, dz / dy) - Vetor com componentes xey (Sx, Sy). Incline na direção xey. - Vetor com magnitude (inclinação) e direção (aspecto) (S,)

Arco. Ferramenta GIS “Inclinação” • Calcula a taxa máxima de mudança no valor daquela célula para suas vizinhas • Calcula para cada célula • Representa a taxa de mudança de elevação para cada célula do modelo digital de elevação (DEM) (declive). A inclinação é a primeira derivada de um DEM • Quanto menor o valor da inclinação, quanto mais plano o terreno, maior o valor da inclinação e mais íngreme o terreno.

Definição de X, Y e Z no espaço 3D O eixo Z é a direção em que a elevação muda (para cima ou para baixo). A origem é a localização do ponto de interesse (pixel ou célula de grade). O eixo X é a direção em que X muda valor (Leste-Oeste em Arco. GIS) O eixo Y é a direção em que Y tem um valor variável (Norte -Sul em Arco. GIS) X, e Y são as distâncias horizontais Z é a distância vertical Os eixos X, Y, Z são em ângulos retos um com o outro

Folheto de inclinação http: // snr. unl. edu / kilic / giswr / 2015 / Slope. pdf Determine o comprimento, inclinação e azimute da linha AB.

Inclinação: Uma linha no espaço 3 D •

Teorema de Pitágoras usado para calcular a corrida onde a = ΔY eb = ΔX Use o teorema de Pitágoras para calcular o comprimento da corrida na direção xey combinada O “c” calculado é a “corrida”

Exemplo de distância e inclinação de Hardin Hall a Nebraska Hall A linha azul está dirigindo a distância = 1,6 milhas A linha amarela é a distância real Hardin Hall: 696308. 68 m E 4522333. 41 m NZ = 355 m amsl Nebraska Hall: 694149. 90 m E 4521640. 89 m NZ = 352 m amsl B

Definição de inclinação (graus ou%) Corrida é a distância horizontal calculada usando X e Y Aumento é a distância vertical calculada usando intervalos de inclinação Z (elevação) (-900, +900) ou (-infinito%, + infinito%)

Para o exemplo anterior, as três expressões para declive são: 1 2 3 Run é a distância horizontal calculada usando X e Y Rise é a distância vertical calculada usando Z (elevação) Intervalos de declive (-900, +900) ou (-infinity% , + infinito%)

Casos Especiais Run é a distância horizontal calculada usando X e Y Rise é a distância vertical calculada usando Z (elevação)

Arco. Ferramenta GIS “Inclinação” y a b c d e f g h i Calcula a inclinação para cada célula. Nesta ilustração, é para a Célula “e”. Para cada célula, a ferramenta Inclinação calcula o máximo da taxa de mudança no valor dessa célula para cada um de seus oito vizinhos xaybdcegfih veja o próximo slide para a derivação da equação x O sinal negativo em frente das equações é porque x aumenta para a direita (leste) ey aumenta para o norte. Agora dz / dx é + se z aumenta com o aumento de x (para o leste).

Explicação das equações anteriores As duas equações para dz / dx e dz / dy são simplificadas a partir da primeira equação abaixo.A base para essa equação é ilustrada na Figura e representa uma média das diferenças finitas centrais sobre cada uma das três linhas de células, com a linha do meio contando duas vezes conforme aparece nas médias de cada lado. a y b d c e g f i h x O sinal negativo na frente das equações é porque estamos calculando a inclinação para cima

Definição de azimute A orientação da superfície da terra é definida por seu aspecto, que é análogo ao azimute usado no levantamento topográfico. O eixo Y é a direção em que Y tem um valor variável (Sul para Norte no Arco. GIS). Esta é a minha célula de grade localização eixo X é a direção em que X tem um valor de mudança (oeste para leste no arco. GIS)

Definição de Azimute Resolva para α invertendo a função tangente (Arc. Tan) A outra maneira de escrever Arc. Tan é Tan-1 Azimute = Converter de radianos para graus (180 / π) Azimute é o ângulo entre o Norte e qualquer direção desejada que você deseja viajar

Arco. Aspecto GIS - a direção de declive mais íngreme Se eu despejar água no solo, em que direção ela flui? Aspect é o azimute associado à encosta mais íngreme quando estamos voltados para baixo. Portanto, usamos inclinações em vez de distâncias na função tangente. No Arc, com células de grade é mais fácil calcular o aspecto usando a proporção das inclinações (dz / dx) e (dz / dy). = Aspecto Aqui, estamos ‘olhando de cima’

Exemplo para declive topográfico Espaçamento da malha = 30 m Declive / Aspecto na célula e? 30 ab 80 dc 74 e 69 gf 145. 2 o 67 h 60 63 56 i 52 (a elevação diminui na direção leste) 48 (a elevação aumenta na direção norte) Observe que esta é a inclinação na direção de subida (é um número positivo ) Converte a inclinação de m / m em graus (180 / π)

Exemplo para espaçamento de malha de aspecto = 30 m Aspecto na célula e? 30 a b o -34. 8 80 74 d e 69 g 67 h 60 c 63 f 145. 2 o 56 i 52 48 Mais um ajuste: O aspecto acima está na direção de elevação crescente (um aumento em dz com a distância). Precisamos adicionar 180 o a este aspecto calculado para obter a direção de z decrescente (isto é, a encosta mais íngreme em declive)

A função Atan tem vários valores no círculo completo e é única em um intervalo de 180 graus. Para determinar inequivocamente a direção de dois componentes, você realmente precisa da função atan 2 que mantém o sinal nos componentes y e x separadamente. Por exemplo, seja y = y componente de um vetor x = x componente de um vetor atan (x / y) fornece a direção do vetor como um ângulo (com a razão x / y, pois o ângulo aqui é medido do norte). Mas x / y é o mesmo valor se y for positivo ex negativo, ou x positivo ey negativo. Assim, uma vez que você calcule a razão x / y, se obtiver um número negativo, você não sabe qual (y ou x) era negativo. Uma maneira de resolver isso é ângulo = atan (x / y) se (0 & lt ângulo & lt 180 e dz / dx & lt 0) então aspecto = ângulo + 180 (mude a direção porque dz / dx é negativo), caso contrário, aspecto = ângulo finalif

Na realidade, em um sistema em grade, a água pode fluir apenas para uma das oito células adjacentes D 8 direção de fluxo único mais íngreme (Modelo de Ponto de Fluxo de Oito Direções) 32 64 16 8 4 128 A direção do fluxo é determinada pela direção de descida mais íngreme: 1 Maximum_drop = (change_in_z-value / distance) * 100 2 Esta é a queda percentual máxima. Definido como “declive hidrológico” no Arco. Codificação de direção GIS ESRI (Arc. GIS)

Declive hidrológico (ferramenta de direção do fluxo) Encontre a direção da descida mais íngreme (Arc. GIS) 30 30 Declive: 80 74 63 69 67 56 60 52 48 Declive: para direção diagonal, o denominador para declive inclui raiz quadrada de 2

Limitação devido a 8 direções da grade. ? A direção “verdadeira” do fluxo segue a seta vermelha. No entanto, só podemos escolher uma das setas azuis porque temos que usar uma das oito células adjacentes.

The D Algorithm (opcional) Tarboton, D. G., (1997), & quotA New Method for the Determination of Flow Directions and Contributing Areas in Grid Digital Elevation Models, & quot Water Resources Research, 33 (2): 309 -319. ) (http: // www. engineering. usu. edu / cee / faculty / dtarb / dinf. pdf)

O Algoritmo D z 3 zo z 2 z 1 Se 1 não se ajusta ao triângulo, o ângulo é escolhido ao longo da aresta mais íngreme ou diagonal, resultando em uma inclinação e direção equivalente a D 8

D∞ Exemplo 30 z 3 z 4 80 z 5 74 zo 69 67 z 6 z 7 60 52 284. 9 o z 2 63 56 z 1 z 8 48 14. 9 o A ferramenta está disponível em http: // hydrology. usu. edu / taudem 5 / documentação. html

Automatizando processos usando Model Builder usando um arquivo DEM tif como entrada As caixas laranja são ferramentas de arco

Elevação (m) para Upper Klamath Lake Basin, OR

Contornos de elevação para a bacia hidrográfica do vale do rio Wood da bacia do lago Upper Klamath

Inclinação (%) para Upper Klamath Lake Basin, OR (-infinity, + infinito)

Declive (graus) para Upper Klamath Lake Basin, OR

Aspecto (grau) para a bacia do lago Upper Klamath, OU

Declive hidrológico - Queda percentual (%) para Klamath Superior

Rasterização inteira de direção do fluxo cujos valores variam de 1 a 255 32 64 16 8 128 1 4 2 Qual é a direção de 208? O valor raster de 256 é igual a 1 (em direção ao leste)

Hillshade Iluminação hipotética de uma superfície determinando os valores de iluminação para cada célula em um raster. Ele faz isso definindo uma posição para uma fonte de luz hipotética (sol) e calculando os valores de iluminação de cada célula em relação às células vizinhas. Azimute O azimute é a direção angular do sol, medida do norte em graus no sentido horário de 0 a 360. Um azimute de 90º é o leste. O azimute padrão é 315º (NW). Altitude A altitude é a inclinação ou ângulo da fonte de iluminação (sol) acima do horizonte. As unidades estão em graus, de 0 (no horizonte) a 90 (no alto). O padrão é 45 graus.

Viewshed Os locais que são visíveis de um local do visualizador. Análise da linha de visão. Útil para análises de cobertura celular e exposição visual em http: // www. Innovativegis. com / basis / mapanalysis / Topic 15. htm

Arco. GIS. Com mapas prontos para usar, incluindo serviços de elevação http: // www. arcgis. com / features / maps / earth. html Elevação Terra Cobertura Solos

Serviços de elevação http: // elevação. arcgis. com / arcgis / services

Conceitos resumidos • A superfície de elevação é representada por um modelo de elevação digital em grade e é usada para derivar a inclinação. Isso é importante para o fluxo de superfície • O modelo de ponto de fluidez de oito direções aproxima a direção do fluxo de superfície usando oito direções de grade discretas.


Nota do editor: A Springer Nature permanece neutra em relação a reivindicações jurisdicionais em mapas publicados e afiliações institucionais.

Dados estendidos Fig. 1 Fluxo de trabalho para mapeamento de FFRs.

Etapas metodológicas para definir e avaliar o CSI de trechos de rios individuais (etapas 1–5) e árvore de decisão usada para avaliar o status de fluxo livre de rios inteiros (etapa 6 e seguintes).

Dados estendidos Fig. 2 Visão geral esquemática dos conceitos relacionados ao rio usados ​​neste estudo.

umac, A rede fluvial de linha de base consiste em 'trechos de rio' individuais (1–32 em uma), definidos como segmentos de linha separados por confluências (pontos pretos). Os trechos do rio podem ser agregados em "rios" de acordo com um sistema de ordenação de "espinha dorsal", que classifica os trechos do rio como o tronco principal ou um afluente de várias ordens superiores (b) Seguindo este sistema, a rede do rio pode ser distinguida em rios distintos (1-16 em c), definido como trechos contíguos de rios desde a nascente até a saída no tronco principal ou da nascente até a confluência com o rio de próxima ordem. d, Valores CSI para trechos de rios individuais, conforme calculado com nosso modelo. Se um valor estiver igual ou acima do limite CSI (95%), o alcance do rio é declarado com bom status de conectividade se estiver abaixo do limite, é declarado como impactado. e, Se um rio inteiro (conforme definido em c) tem bom status de conectividade, é definido como um FFR (azul). Um rio pode estar parcialmente acima do limite CSI e, portanto, trechos contíguos podem ter um bom status de conectividade (verde).

Dados estendidos Fig. 3 Abordagem conceitual de cálculo de DOF e visualização de um exemplo de rio.

uma, b, O índice DOF varia de 0% (sem impacto de fragmentação) a 100% (completamente fragmentado) e é mostrado para a abordagem conceitual (uma) e o exemplo do rio (b) no código de cores mostrado em b. É calculado para todos os trechos do rio conectados ao local da barreira em ambas as direções a montante e a jusante (mas afluentes para o tronco principal a jusante da barreira não são considerados afetados). O impacto é maior em trechos de rios conectados que são semelhantes na descarga ao local da barreira e diminui à medida que os rios se tornam cada vez mais diferentes em tamanho, ou seja, maiores na direção a jusante ou menores na direção a montante. c, Funções de decaimento do DOF, conforme considerado e avaliado pelo grupo de especialistas.

Dados estendidos Fig. 4 Representação esquemática da abordagem usada para calcular o SED.

O SED varia de 0% a 100%, avaliando o grau em que a conectividade de sedimentos em qualquer curso de rio é alterada por barragens a montante. uma, Rede fluvial com alcances fluviais individuais e intervalos PSL. b, O SED, que representa a contribuição relativa dos afluentes para o orçamento total de sedimentos da rede de rios e suas mudanças em resposta às mudanças na conectividade longitudinal dos sedimentos.

Dados estendidos Fig. 5 Distribuição espacial e magnitude dos indicadores de pressão.

umaf, Indicadores individuais dentro de sua faixa de ocorrência, entre 0% e 100%. Os esquemas de cores não são lineares e variam entre os indicadores. Os tons de azul representam a magnitude da vazão do rio para trechos do rio com valores de pressão de 0% (ou seja, tons mais escuros para rios maiores).

Dados estendidos Fig. 6 Análise de sensibilidade para valores e limites de CSI.

uma, Desvios padrão médios de CSI para intervalos de CSI. b, Número de FFRs de referência corretamente classificados em diferentes limites de CSI.


D204: A jornada de análise de dados

A. No final do projeto, a equipe publica um extenso relatório de pesquisa e o inclui em um e-mail para as partes interessadas do projeto.

B. Ao longo do projeto, o gerente de projeto comunica insights da equipe de análise de dados e fornece ideias de maneiras de agir com base nesses insights.

C. No final do projeto, o gerente de projeto envia um e-mail com o modelo preditivo para as partes interessadas para que possam usá-lo.

A. O produto químico não causará danos às espécies nativas do habitat.

B. A contaminação química é resultado da atividade humana.

C. A distribuição estatística das medições químicas é normal.

A. Quais são as características dos clientes que compram hambúrgueres?

B. Como é a curva de oferta e demanda de hambúrgueres?

C. Quais cupons de desconto devemos enviar aos residentes do bairro?

A. Explique por que a transferência de dados da web aumentou 25%

B. Estime o aumento do tráfego para o lançamento de um novo produto

C. Melhorar a velocidade de processamento da solicitação do servidor

A. Qual cliente gastou a maior quantia em dólares?

B. Qual cliente tem mais probabilidade de responder favoravelmente à próxima campanha de marketing?


Resumo

A resposta das zonas úmidas de várzea às mudanças na hidrologia dos rios causadas por diferentes estratégias de operação de barragens em regiões áridas tem atraído a atenção mundial nas últimas décadas. No entanto, pouco se sabe sobre a quantificação dos efeitos das operações de barragens em zonas úmidas em diferentes zonas laterais localizadas em planícies de inundação de baixo gradiente em regiões áridas usando sensoriamento remoto e séries temporais hidrológicas. Neste estudo, séries de tempo hidrológicas de 1975 a 1985 e 2008-2014 foram usadas para quantificar 67 métricas de vazão durante diferentes períodos de operação de barragens. Séries temporais de dados de sensoriamento remoto (39 períodos no total) de 1975 a 1977 e 2008-2014 foram analisadas para quantificar a dinâmica espaço-temporal em tipos de terras úmidas de várzea (rio, terra úmida nua e áreas de vegetação de terra úmida). Além disso, uma análise de correlação foi realizada para quantificar a relação entre cada tipo de pântano e as métricas de fluxo em diferentes zonas laterais. Os resultados indicam que aproximadamente 90% da água e da área de terra úmida nua estavam localizadas nas zonas contínua e freqüentemente inundadas. A vegetação era o principal tipo de terra úmida nas zonas regularmente e extremamente raramente inundadas, e uma diminuição de 45,7% na área de vegetação dessas duas faixas ocorreu em contraste, um aumento de 20,14 km 2 na vegetação ocorreu na zona frequentemente inundada após a programação uniforme foi implementado para todo o rio. A correlação linear e a análise de regressão mostraram que as diferentes estratégias de operação da barragem resultaram em várias mudanças de zonas úmidas nas diferentes zonas laterais. A diminuição dos caudais elevados e o aumento dos caudais baixos causaram uma diminuição na área de cobertura vegetal nas zonas regularmente e extremamente raramente inundadas e conduziu à invasão da vegetação na zona frequentemente inundada. Nosso estudo pode melhorar a gestão de áreas úmidas e recursos hídricos em planícies de inundação de regiões áridas.


Determinando a distância entre pontos ao longo de um rio (referência linear) - Sistemas de Informação Geográfica

O ciclo da água do Ártico é fundamental para uma série de processos climáticos e para a transferência de carbono, energia e outros materiais da massa de terra para as águas costeiras do Oceano Ártico. A exportação de água doce para o Oceano Ártico é alta em relação à área do oceano e dominada pela descarga do rio, que serve como um meio de transporte de carbono e calor através da fronteira terra-oceano. Sínteses de dados e modelos avançaram no entendimento das principais ligações e feedbacks no sistema ártico, orçamentos de água doce em toda a terra, atmosfera e domínios do oceano, e tendências de tempo em observações e estimativas de modelo nas últimas décadas do século XX.

Espera-se que um clima mais quente leve à intensificação do ciclo hidrológico, incluindo aumentos na precipitação líquida (P) em altas latitudes, e evidências de intensificação em larga escala estão surgindo. Um ciclo de água mais vigoroso está relacionado em parte à quantidade de umidade que o ar pode reter e às mudanças na dinâmica atmosférica. A duração mais curta do gelo nos lagos e as temporadas mais longas para a evaporação também são manifestações do aquecimento no ciclo hidrológico do Ártico. Espera-se que muito do aumento no P líquido ocorra durante o inverno, potencialmente por meio da intensificação da evaporação da superfície local impulsionada pelo recuo do gelo marinho no inverno e pelo aumento do influxo de umidade de latitudes mais baixas. Um aumento na descarga do rio da Eurásia para o Oceano Ártico foi observado em simulações com o modelo de circulação geral HadCM3, ilustrando o potencial de aumento de P líquido de inverno para influenciar a exportação de água doce. Tendências positivas na água precipitável integrada por coluna sobre a região ao norte de 70 ∘ N, ligadas a anomalias positivas na temperatura do ar e da superfície do mar e a anomalias negativas na extensão do gelo marinho no final do verão, apóiam as projeções do modelo futuro. Os rios formam um canal primário para a transferência de materiais terrestres para o oceano costeiro, e esses materiais exercem uma forte influência nos ecossistemas marinhos e no processamento de carbono.

O aquecimento e a degradação do permafrost foram observados em partes do Alasca, Rússia e Canadá. Em um estudo, a área do permafrost deve diminuir em mais de 40%, assumindo a estabilização do clima em 2 ° C acima dos níveis pré-industriais. Espera-se que o aquecimento e a degradação do permafrost causem uma mudança nos ambientes árticos, de um sistema dominado por águas superficiais para um sistema dominado por águas subterrâneas. Há evidências crescentes de impactos da degradação do permafrost nos ciclos biogeoquímicos na terra e nos sistemas aquáticos. Aumentos relatados recentemente no fluxo de base nos rios árticos são sugestivos de maior conectividade hidrológica devido ao degelo do permafrost. Os processos de água subterrânea têm um papel dominante no controle da exportação de carbono da terra para riachos em terrenos congelados. Em áreas onde grande parte da paisagem é definida pela ausência de permafrost, os processos de geração de escoamento podem ser muito diferentes de áreas onde o permafrost é quase contínuo. A matéria orgânica dissolvida (DOM) transportada pelos rios árticos contém assinaturas geoquímicas das bacias que drenam, refletindo suas características únicas. Mudanças nas características da paisagem e caminhos do fluxo de água, como resultado do aquecimento climático e do espessamento da camada ativa associada, têm o potencial de alterar os fluxos biogeoquímicos aquáticos e ribeirinhos. O aumento do fluxo através dos solos minerais tem sido associado a diminuições na exportação de DOC do rio Yukon nas últimas décadas. Em contraste, as áreas com depósitos profundos de turfa que experimentam degelo podem ter uma mobilização crescente de DOC e exportação à medida que o permafrost se degrada.

Este estudo apresenta estimativas de fluxo de água doce da linha de base e examina elementos do ciclo hidrológico ao longo da Encosta Norte durante o período 1981–2010. Usamos dados medidos para avaliar o desempenho do modelo e combiná-los com as estimativas simuladas para quantificar a exportação de água doce da região. Em seguida, usamos os dados e simulações de modelo para investigar as mudanças de tempo no escoamento e descarga do rio, a proporção do escoamento da água subterrânea, armazenamento de água terrestre e o momento do pico de descarga diária. Resultados salientes no contexto da mudança do Ártico e direções para pesquisas futuras são discutidos.

Domínio de estudo da encosta norte do Alasca. A linha preta delineia toda a bacia de drenagem do North Slope. Este domínio inclui todos os terrenos (196 060 km 2) que drenam para a costa do Mar de Beaufort. As linhas azuis, verdes e roxas marcam os limites das bacias de drenagem dos rios Colville, Kuparuk e Sagavanirktok, respectivamente. Os três pontos marcam os locais onde as medições de descarga do USGS são obtidas para cada rio em, respectivamente, Umiat, Deadhorse e Pump Station 3. As 42 bacias individuais definidas pela rede topológica simulada (STN) estão listadas na Tabela S1. Locais mostrados para centros populacionais Utqiagvik, Prudhoe Bay e Kaktovik.

2 Área de estudo, dados e modelagem

O estudo se concentra na encosta norte do Alasca e no noroeste do Canadá, dividida pelas bacias dos rios da região que deságuam no Mar de Beaufort (Fig.). Doravante nos referimos a esta região como “Ladeira Norte”. A grade é baseada no EASE-Grid do hemisfério norte, com uma resolução horizontal de 25 km para cada célula da grade. O domínio do modelo contém 312 células de grade (área total = 196 060 km 2) que definem a drenagem do North Slope do norte do Alasca e NW do Canadá. É definida pelas bacias de drenagem dos rios (42 no total, Tabela S1 no Suplemento) com uma saída ao longo da costa logo a oeste do Rio Mackenzie até Utqiagvik (anteriormente Barrow) a oeste. A modelagem hidrológica foi realizada para o domínio North Slope abrangendo as 42 bacias hidrográficas. Muitos rios North Slope são orientados aproximadamente de norte a sul, e a região é sustentada por permafrost contínuo, com aproximadamente 250–300 m de espessura na Faixa de Brooks e, localmente, até quase 400 m de espessura perto da costa.

Os dados observacionais usados ​​neste estudo incluem séries temporais de descarga diária do rio, equivalente de água da neve no final do inverno (SWE) e espessura máxima sazonal da camada ativa (ALT). Os dados históricos de descarga do rio foram recuperados do United States Geological Survey (USGS) para o rio Kuparuk (http://waterdata.usgs.gov/nwis/uv?15896000, último acesso: 20 de janeiro de 2019) e do rio Colville (https: / /waterdata.usgs.gov/ak/nwis/uv?15875000, último acesso: 20 de janeiro de 2019).O modelo de SWE simulado é avaliado em comparação ao SWE médio de final de inverno a partir de medições ao longo da bacia hidrográfica do rio Kuparuk. As medições de 2000 a 2011 foram feitas em vários locais distribuídos da Faixa de Brooks até a costa do Mar de Beaufort para melhor capturar a variabilidade do SWE em macroescala. Os dados de SWE foram coletados usando densidade integrada em profundidade e medições de profundidade de neve em transectos de pesquisa de neve de 50 m, com um intervalo de amostragem de 1 m usado ao longo de cada transecto em forma de L. Dez medições de profundidade foram feitas para cada medição de profundidade de neve.

ALT simulado do Permafrost Water Balance Model (PWBM) (seção) é comparado com estimativas de um modelo de condução de calor 1-D de alta resolução (desenvolvido pelo Laboratório de Permafrost do Instituto Geofísico da Universidade do Alasca, doravante denominado GIPL) que incorporou dados sobre o tipo de ecossistema e foi validado contra ALT medido do programa Circumpolar Active Layer Monitoring (CALM).

Neste estudo, campos reticulados de temperatura do ar de superfície diária (2 m), precipitação (P) e velocidade do vento são usados ​​como modelos de força. Obter estimativas precisas de P variando temporalmente em resolução diária é particularmente desafiador em ambientes árticos. O undercatch de bitola de P sólido é comum, a rede de medidores é esparsa e o número de estações em altitudes mais elevadas é insuficiente. Forças meteorológicas foram extraídas da Análise Retrospectiva da Era Moderna para Pesquisa e Aplicações (MERRA). Em uma recente intercomparação de estimativas de P sobre o Oceano Ártico e seus mares periféricos, três reanálises, ERA-Interim (), MERRA e NCEP-DOE Reanalysis 2 (NCEP 2) (), produzem magnitudes realistas e concordância temporal com eventos P observados , enquanto dois produtos (MERRA, versão 2 (MERRA-2) e Reanálise do Sistema de Previsão do Clima (CFSR)) mostram magnitudes grandes e implausíveis em eventos P. Dado um modesto viés baixo no P mensal ao longo da Encosta Norte em MERRA, derivamos um novo viés corrigido da série temporal P diária, escalando os valores MERRA por um fator definido usando P médio mensal de longo prazo (1981–2010) de MERRA, ERA -Interim, e um conjunto de dados que combina as simulações do ERA-Interim e o modelo de Pesquisa e Previsão do Tempo polar otimizado (Polar WRF). Esses três conjuntos de dados exibem um padrão espacial semelhante no P anual em toda a região. P anual geralmente varia de tão baixo quanto 200 mm ano - 1 próximo à costa a mais de 400 mm ano - 1 ao longo do sopé da cordilheira Brooks. Em cada célula da grade, a razão de deslocamento foi definida como P médio dos três conjuntos de dados dividido pelo valor MERRA P. O P diário derivado (doravante MERRA *) foi então calculado como o valor de MERRA P diário multiplicado pela razão de compensação.

A hidrologia regional é caracterizada por fluxos e armazenamentos de água expressos em simulações utilizando um modelo numérico distribuído espacialmente. Referido anteriormente como o Modelo de Balanço Hídrico Pan-Ártico (PWBM), a estrutura numérica abrange todos os principais elementos do ciclo da água, incluindo armazenamento de neve, sublimação, transpiração e evaporação da superfície. Os campos de entrada e saída do modelo são resolvidos em uma etapa de tempo diária. As simulações PWBM são mais comumente executadas em uma etapa de tempo diária implícita e muitas vezes são forçadas com dados meteorológicos. O PWBM foi usado para investigar as causas por trás do registro de descarga da Eurásia em 2007, para corroborar as estimativas de sensoriamento remoto da dinâmica da água de superfície e para quantificar as mudanças presentes e futuras do ciclo da água na área de Nome, Alasca. Em uma comparação com a descarga observada do rio, os campos de SWE simulados por PWBM se compararam favoravelmente. As temperaturas do solo são simuladas dinamicamente por meio de uma condução de calor não linear 1-D com esquema de mudança de fase embutido no PWBM. O PWBM inclui um modelo de neve multicamadas que leva em consideração a compactação do vento, a mudança na densidade devido à neve recente e o desenvolvimento de profundidade com o tempo. O escoamento é a soma total do fluxo superficial (terrestre) e subterrâneo a cada dia. O escoamento subterrâneo ocorre quando a quantidade de água em uma camada do solo excede a capacidade do campo.

O modelo é adequado para aplicação na região North Slope. A espessura da camada ativa (ALT) simulada usando o PWBM foi encontrada para ser mais semelhante a observações in situ e recuperações de radar aerotransportado em áreas de permafrost contínuas do que em áreas de menor probabilidade de permafrost. A influência da cobertura de neve e da dinâmica térmica do solo na variabilidade sazonal e espacial da respiração do CO 2 no solo foi quantificada pelo acoplamento do PWBM a um modelo dinâmico de carbono no solo. Um atributo-chave do modelo é a sua capacidade de simular dinamicamente a influência direta que a camada de neve exerce sobre a temperatura do solo, com camadas de neve mais profundas promovendo solos mais quentes e efeitos associados, como aumento da decomposição do solo e respiração de camadas mais profundas (≥ 0,5 m) do solo. Descrições detalhadas do PWBM podem ser encontradas nos Apêndices e em.

Neste estudo, aplicamos uma versão atualizada do modelo e, dada sua representação detalhada dos processos de congelamento-descongelamento do solo, renomeamos-o como “Modelo de balanço hídrico permafrost” (doravante PWBM v3). As modificações recentes incluíram a incorporação de novos dados e parametrizações para a cobertura fracionada superficial de água aberta (f w), conteúdo de carbono do solo e evaporação e escoamento superficial transiente em lagoas. As atualizações nas estimativas espaciais de fw foram extraídas de um produto derivado de recuperações de temperatura de brilho (T b) do Radiômetro de Varredura de Microondas Avançado para EOS (AMSR-E) para parametrizar a fração de célula de grade de água aberta (média anual) em todo o modelo domínio. As propriedades dos solos ricos em orgânicos próximos à superfície controlam fortemente a dinâmica hidrológica e térmica na camada ativa sazonalmente descongelada. Usamos estimativas de carbono orgânico do solo (SOC) da versão 2.2 do Northern Circumpolar Soil Carbon Database (NCSCD), um banco de dados digital de mapas de solo vinculado a extensos dados de armazenamento SOC baseados em campo. O banco de dados contém estoques SOC para a camada superior de 0–1 me para solos mais profundos de 1–2 e 2–3 m de profundidade. No PWBM v3 atualizado, a soma total de SOC nos 3 m superiores foi usada para derivar a espessura da camada orgânica, conforme descrito em. As parametrizações espacialmente variáveis ​​resultantes dos perfis de carbono do solo (% do volume) com a profundidade sobre o domínio (Fig. S1a no Suplemento) influenciam as propriedades térmicas do solo e os estoques e fluxos hidrológicos. Existe ampla concordância no padrão espacial dos conjuntos de dados independentes de carbono e textura do solo (Fig. S1a, b). Solos arenosos e espessuras de carbono do solo abaixo de 20 cm ocorrem ao longo da Faixa de Brooks, e espessuras de carbono do solo relativamente mais altas e solos argilosos estão presentes em toda a tundra ao norte. Com base na análise das simulações do modelo inicial, aumentamos as quantidades de carbono no solo em 10% em áreas (24 células de grade) de solos arenosos e reatribuímos a textura para argiloso, tornando as parametrizações mais consistentes com as texturas do solo inferidas do mapeamento ALT de alta resolução usando o GIPL modelo que incorporou dados sobre o tipo de ecossistema.

O PWBM foi executado em um spinup de 50 anos ao longo do ano de 1980 para estabilizar a temperatura do solo e as piscinas de armazenamento de água. Este spinup foi seguido por uma simulação transitória de 30 anos durante o período 1981-2010, o foco de nossa análise. A calibração do modelo é realizada para adaptar o modelo e otimizar seu desempenho na simulação do ciclo da água em todo o domínio de estudo e envolveu a piscina de armazenamento transiente da superfície e a velocidade do fluxo do rio. O armazenamento de superfície transiente consiste em água conectada ao fluxo de superfície que está atrasada em seu transporte para as redes de fluxo. Os parâmetros que controlam os fluxos de evaporação e escoamento do armazenamento de superfície foram modificados para melhor contabilizar os atrasos na água que atinge os canais dos rios. Definimos E i, R i e S i para representar a evaporação (ou evapotranspiração) (mm d - 1), escoamento (mm d - 1 e armazenamento (mm) na camada de solo i, respectivamente. Por sua vez, E 0, R 0, S 0 são evaporação, escoamento e armazenamento da camada de superfície do modelo, R 0 = S 0 × c (mm d - 1). No modelo atualizado c = 0,40, reduzido do valor anterior de 0,75. Evaporação de o armazenamento de superfície é E 0 = S 0 × g, com g agora reduzido a um terço da taxa de evapotranspiração potencial.

Para simular a descarga do rio (Q), o modelo estimado R foi encaminhado através de uma rede topológica simulada (STN) e expresso como um fluxo de volume em cada célula da grade, incluindo saídas costeiras de 42 bacias hidrográficas definidas na escala de 25 km de drenagem de Utqiagvik (anteriormente conhecido como Barrow) a oeste do delta do rio Mackenzie. Um modelo de roteamento linear simples foi usado, dados os tempos de viagem relativamente curtos através das bacias do North Slope. A água transferida para a rede a jusante ou exportada na costa é 1 Q out = vd S, onde Q out (m 3 s - 1) é a célula da grade Q fluxo a jusante, v é a velocidade do fluxo (ms - 1), d é a distância entre as células da grade (m), e S é o volume da água do rio (m 3). sugeriu uma média global de v = 0,35 m s - 1. Dada a topografia relativamente plana em grande parte do domínio, definimos a velocidade efetiva em v = 0,175. Doravante neste estudo, R representa o escoamento expresso em profundidade unitária e obtido a partir de uma simulação de modelo ou Q medido distribuído sobre a respectiva área da bacia hidrográfica. Q representa a vazão (volume) do rio, obtida a partir de R propagado através do modelo de roteamento ou dados medidos pelo USGS. A validação do modelo inclui comparações do modelo R simulado com dados observados para o rio Kuparuk em Deadhorse perto da costa, e para o rio Colville, dados observados para a sub-bacia definida pelo medidor em Umiat (área = 36 447 km 2). Para o Colville em Umiat, derivamos um Q “composto” aplicando um fator de correção de viés relativo, obtido a partir da razão dos valores observados e simulados, para modelar o Q simulado. A correção de viés é definida como o Q diário observado (climatológico, 2002–2010) dividido pelo Q simulado da sub-bacia capturada pelo medidor em Umiat, Alasca. O Q diário simulado composto foi então estimado multiplicando o Q simulado sem correção corrigido pelo fator de correção de viés. O volume de exportação de água doce do Colville na costa do Mar de Beaufort é este Q mais o fluxo de volume derivado da aplicação dos fatores de correção de polarização a Q da sub-bacia inferior não calibrada (norte).

Uma avaliação de várias grandezas simuladas do modelo foi feita usando erro médio e correlação. As métricas de avaliação do modelo com base em valores quadrados, como o erro quadrático médio (RMSE), são conhecidas por serem tendenciosas e altamente sensíveis a outliers. A significância estatística foi calculada usando o teste estatístico de Mann-Kendall, com um nível de confiança de 95% (p & lt 0,05) designado como estatisticamente significativo. As mudanças de tempo são estimadas com um modelo linear geral (GLM). Aplicamos o teste Mann-Kendall modificado para armazenamento de água terrestre (TWS) e seus armazenamentos de componentes de neve (equivalente de água), água líquida do solo e quantidades de gelo. Um teste de um ou dois lados foi usado dependendo se a direção da mudança foi assumida. Por exemplo, postulamos hipóteses nulas de que a região está experimentando um aumento na descarga da estação fria como resultado do aumento de ALT.

3 Validação do modelo 3.1 Espessura da camada ativa

Calculamos a ALT máxima sazonal a partir das temperaturas diárias do solo em uma simulação de modelo com forçamento meteorológico da reanálise MERRA corrigida de viés (MERRA * P), avaliada juntamente com a ALT prevista do modelo GIPL. ALTs de média de área de PWBM e de GIPL são 53,5 e 55,2 cm, respectivamente, uma diferença de ± 3% (Fig. S2, Tabela), e esta é a menor diferença entre ALT média derivada de temperaturas do solo em simulações usando forçamentos meteorológicos alternativos . O ALT simulado exibe o gradiente espacial norte-sul esperado que reflete o gradiente na temperatura do ar no verão (e anual) (Fig. S3). O acordo entre PWBM e GIPL é mais forte nas áreas costeiras e difere mais perto do centro do domínio, onde PWBM produz ALT relativamente menor em comparação com GIPL. As diferenças aumentam em direção aos extremos de cada campo, apontando para uma maior variabilidade espacial nas simulações PWBM (Fig. S2). ALT de uma simulação forçada com MERRA P sem correção de polarização são mais superficiais e menos de acordo com os dados GIPL.

Estatísticas de distribuição (cm) para campos espaciais de espessura da camada ativa (ALT) da simulação GIPL e PWBM com o forçamento MERRA * mostrado na Fig. S3. Também são mostradas estatísticas para uma simulação usando dados de precipitação (P) MERRA originais (não ajustados).

Na bacia do rio Kuparuk, o máximo de IUE no final da temporada normalmente ocorre perto do final de abril. O SWE de final de temporada simulado é a média dos valores diários de 24 de abril a 7 de maio, calculada a média de todas as células da grade da bacia. O SWE simulado médio rastreia amplamente as variações interanuais no SWE de final de temporada medido durante o período de 2000-2010, com uma diferença média de 5,3 mm ou 4,8% da média (109,7 mm) das medições de campo (Fig. S4). O coeficiente de correlação de Pearson é r = 0,78, com a relação significativa em p & lt 0,01 (Fig. S5).

Escoamento simulado e observado (R, mm mês - 1) para a bacia do rio Kuparuk 1981–2010. O R simulado expresso em profundidade unitária foi calculado a partir do volume de descarga do rio (Q) roteado. O R observado foi extraído do banco de dados USGS Water Data for the Nation (Seção). A simulação PWBM foi forçada com dados meteorológicos da reanálise MERRA, com ajuste de precipitação (MERRA *) conforme descrito na Seção. . A temperatura do ar mensal é a média sobre a bacia do Kuparuk a partir dos dados MERRA usados ​​na simulação do modelo. Precipitação climatológica mensal (P) mostrada em totais (mm mês - 1) para chuva e neve.

3.3 Escoamento e descarga do rio 3.3.1 Refresco de primavera

O escoamento modelado (R) da simulação forçada com MERRA * é avaliado em relação ao R observado para as bacias hidrográficas dos rios Colville e Kuparuk. As medições do USGS para o rio Kuparuk em Deadhorse durante o período 1981-2010 mostram que uma média de 98,3 mm de escoamento (R) é exportado como vazão durante a primavera, que calculamos como R total do dia do ano (DOY) 100 a 180, de meados de abril a junho (Figs., B). Do outro lado da encosta norte, esse período é dominado pelo escoamento do degelo. O R simulado no período de atualização totaliza 98,0 mm. O R de maio simulado excede o R observado em 28,2 mm mês - 1, enquanto o R de junho simulado é 29,7 mm mês - 1 menor do que o R observado, resultando no erro relativamente pequeno (diferença percentual + 0,3%) no R total durante o período de atualização. O R simulado acompanha de perto o R observado em outros meses do ano com fluxo (Fig.).

A comparação simulada e observada para o Rio Colville (2002–2010) mostra o momento do poço R impulsionado pelo derretimento de neve capturado (Fig. S6a). O R simulado é subestimado no verão, notadamente em 2004 e 2006. Em média ao longo do período de 9 anos, o R composto climatológico diário após a correção de viés mostra o período de atualização geralmente bem capturado (Fig. A). O erro médio para o período de atualização é de 2,6% (R simulado = 132,6 mm ano - 1, observado R = 129,2 mm ano - 1). Aplicar esta correção (seção) ajuda a amenizar vieses, em parte por meio do uso de dados medidos quando disponíveis (junho-setembro) e estimativas simuladas de modelo durante o restante do ano. O tempo de Q máximo diário simulado corresponde ao tempo com base nos dados medidos (Fig. A). Para o rio Kuparuk, o máximo simulado de freshet R conduz observado R em aproximadamente 1 semana (-7,8 d, Figs. Be S6b, c). Para esta região, o submodelo de roteamento de fluxo é relativamente insensível à velocidade de fluxo especificada. Duas simulações de sensibilidade usando uma velocidade 33% inferior e 33% superior à velocidade padrão (v = 0,175 m 3 s - 1) resultaram em erros de - 5,4 e - 9,0 d respectivamente. Muitos dos rios nesta região são mais curtos do que o Kuparuk, e os tempos de viagem do fluxo são relativamente curtos.

Escoamento simulado e observado (R, mm d - 1) para o (a) Rio Colville em Umiat, AK e (b) Rio Kuparuk em Deadhorse AK. Os dados para o Rio Colville estão disponíveis de maio até o início de outubro desde 2002. Escoamento calculado como unidade de profundidade, como na Fig.. A metodologia usada para derivar o composto R simulado para o Colville é descrita na Seção .

Para o rio Kuparuk, R total anual como a média de longo prazo (30 anos) das observações do USGS e da simulação do modelo é 144 e 134 mm ano - 1, respectivamente (diferença percentual = - 6,8%) (Fig.). O R anual simulado está correlacionado com o R anual observado (correlação de Pearson r = 0,74, p & lt 0,001, Fig. S7). O R observado varia de 75–238 mm ao ano - 1, enquanto o R simulado é mais conservador, estendendo-se por um intervalo de 90–200 mm ao ano - 1. Em outras palavras, o modelo tende a subestimar R em anos quando as observações são altas e a superestimar R em anos com baixo fluxo. Para R medido dividido em R & lt 100, 100 ≤ R ≤ 200 e R & gt 200 mm ano - 1, os erros médios são + 24,5, - 1,8 e - 52,2 mm ano - 1, respectivamente. É notável que em 1996 e 2003 o R anual é mais alto no ano seguinte a um pico (dentro de um intervalo de vários anos) no P anual. Esse atraso destaca o papel que o armazenamento anterior desempenha nos regimes de vazão dos rios da região e é consistente com pesquisas anteriores.

P total anual do MERRA ajustado (MERRA *, seção) e R simulado e observado (mm ano - 1) para a bacia do rio Kuparuk para o período de simulação 1981–2010.

4 Hidrologia de linha de base e avaliação de mudanças 4.1 Precipitação anual e vazão do rio

Para o período de 1981–2010, o P total anual médio em toda a bacia de drenagem North Slope variou de 195 (1990) a 383 mm ano - 1 (2003) com base nos dados ajustados MERRA * P. O P total anual na Bacia de Kuparuk variou de 182 (2007) a 433 mm ano-1 (2003) (Fig.). Não há tendência significativa no P ou R anual observado ou simulado para o Kuparuk (Fig.), Ou qualquer outro rio durante o período de 30 anos. Um escoamento anual muito maior foi documentado para o rio Kuparuk em 2013, 2014 e 2015. O padrão espacial em R anual (Fig. A) reflete um gradiente semelhante expresso em P anual da costa ao sul até a Faixa de Brooks, já que R nesta região é amplamente controlado por variações no armazenamento de neve. A média anual de R é de mais de 250 mm ano - 1 em partes da Faixa de Brooks, enquanto a média das áreas costeiras é de menos de 100 mm ano - 1.

(a) Total anual R 1981-2010 (mm ano - 1) da simulação do modelo e (b) células de grade com uma mudança estatisticamente significativa (p & lt 0,05) na estação fria simulada (novembro-abril) Q durante o período 1981- 2010. A mudança está sombreada como uma porcentagem da média de 30 anos para a estação fria R para essa grade. Os contornos brancos são os limites das bacias dos rios Colville, Kuparuk e Sagavanirktok (de oeste para leste).

O R simulado é encaminhado através da STN e expresso como um fluxo de volume da descarga do rio (Q) na costa do Mar de Beaufort. Há uma notável ausência de monitoramento de rotina de Q nas saídas de rios perto da costa. Os rios Colville, Kuparuk e Sagavanirktok são os três maiores rios medidos da Encosta Norte e ocupam 46,2% do domínio de estudo. As medições do rio Kuparuk em Deadhorse têm sido feitas durante todo o ano desde 1970 e capturam o fluxo da maior parte da bacia. Os dados para o Colville em Umiat estão disponíveis desde o final de maio até o início de outubro desde 2002, mas Q de apenas 56% da área total da bacia de Colville é contabilizado naquele local.Os dados para o Sagavanirktok na Pump Station 3 estão disponíveis de junho a setembro desde 1995. Esse local está longe da costa e captura Q de apenas 30% da bacia. Dadas essas restrições, estimamos as exportações de Q de linha de base usando os dados medidos para o rio Kuparuk, o Q composto para o Colville e Q simulado para o restante do domínio de estudo.

O Q anual (1981–2010) para o rio Kuparuk com base nas observações do USGS é de 1,4 km 3 ano - 1 (144 mm ano - 1) (Tabela). O modelo simulado Q de 1,3 km 3 ano - 1 alinha-se estreitamente com as observações e corresponde ao 1,3 km 3 ano - 1 para 2000–2007 relatado com base em simulações de modelo usando um modelo de superfície de terra baseado em bacia hidrográfica (CLSM). A composição do modelo de dados com ajuste de polarização para a sub-bacia do rio Colville definida pela bitola em Umiat (36 447 km 2) dá um Q total de 8,7 km 3 ano - 1. Aplicar a correção de polarização a Q para a sub-bacia inferior não calibrada (27 648 km 2) produz 4,6 km 3 ano - 1 para aquela região. Com 8,7 km 3 ano - 1 para a sub-bacia de Umiat, Q total para toda a bacia de Colville (64 094 km 2) é 13,3 km 3 ano - 1 (Tabela). Isso se compara favoravelmente aos 16 km 3 anos - 1 descritos por com base em medições em 1962, e é inferior aos 19,7 km 3 anos - 1 (2000–2007) de. PWBM simulado Q (1981-2010) para o Sagavanirktok de 3,0 km 3 anos - 1 está entre 1,6 km 3 anos - 1 para 2000-2007 estimado por e 6,5 km 3 anos - 1 para 1971-2001 estimado usando o USGS dados. Nossa estimativa composta para o rio Colville (13,3 km 3 anos - 1), mediu Q para Kuparuk (1,4 km 3 anos - 1) e modelou Q para Sagavanirktok (3,0 km 3 anos - 1) totalizou 17,7 km 3 anos - 1 para os três rios combinados, que é aproximadamente 55,5% do Q anual total (31,9 km 3 ano - 1) para a bacia de drenagem do Encosta Norte (Tabela).

Área da bacia do rio, vazão anual (Q) e vazão da estação fria (CSD) para os rios Colville, Kuparuk e Sagavanirktok e todo o domínio do North Slope. As bacias hidrográficas com um aumento significativo em CSD são indicadas com um sobrescrito *. As áreas da bacia são baseadas na rede fluvial simulada em grade de 25 km.

Durante o período de 1981-2010, a descarga simulada da estação fria (novembro a abril) (CSD), calculada em média na região de estudo, é de 0,116 km 3 estação - 1, 0,4% do Q total anual. É aproximadamente 0,2% -0,3% do Q anual para os rios Colville, Kuparuk e Sagavanirktok, respectivamente. Grande parte da CSD ocorre em novembro e dezembro, com pouco fluxo depois do degelo da primavera. A média do CSD em toda a bacia de drenagem do North Slope e nos rios Colville e Kuparuk aumentou significativamente (teste de Mann-Kendall, p & lt 0,05, Tabela, Fig.). O aumento de CSD para o Colville é de 215% da média de longo prazo. Para toda a bacia do North Slope, a CSD aumentou 134% da média de longo prazo. O aumento da CSD é observado em 9,0% do domínio e 28,4% da bacia de Colville, principalmente nas bacias de captação de cabeceira do sopé da cordilheira Brooks (Fig. B). No total, o terreno afetado cobre 88 601 km 2 ou 45% da bacia de drenagem da encosta norte.

Estação fria simulada (novembro a abril) Q (CSD, temporada km 3 - 1) para toda a região da encosta norte e para os rios Colville, Sagavanirktok e Kuparuk. A maior parte do DSC ocorre em novembro e dezembro.

4.3 Fração do escoamento subterrâneo

Examinamos as variações na superfície simulada e na subsuperfície R ao longo do ano para entender melhor como o aquecimento está alterando o regime de fluxo hidrológico. Para a região como um todo, a fração do escoamento subterrâneo para o escoamento total (doravante, F sub) aumentou 4,4% (p & lt 0,01), uma mudança de 31% em relação à média de 30 anos de 14%. Ambos os rios Colville e Sagavanirktok mostram aumentos estatisticamente significativos (p & lt 0,0 5) em F sub, assim como 20 das 40 bacias restantes. Aumentos significativos são observados durante vários meses, mais generalizados em setembro (58 de 312 células de grade, 18,6% do domínio) (Fig.). Por outro lado, julho mostra uma diminuição no sub F, embora sobre uma área total menor (5,4% do domínio). Para junho e setembro, a variação da célula de grade na submédia F é de 34,8% e 40,2%, respectivamente, para a variação total no período. Para julho a média é de - 38,3%, com 17 grades mostrando uma diminuição e 2 grades um aumento. Na escala de tempo anual, o aumento em F sub é significativo para 24,7% do domínio de estudo, mais notavelmente ao longo do sopé norte da Faixa de Brooks da parte oeste da região (Bacia de Colville) para o leste e em direção à costa (Fig.). F sub é consistentemente 100% do escoamento total após outubro. As áreas com sub F crescente são co-localizadas com as áreas que experimentam o aumento de CSD.

(a) Mudança da célula da grade na fração de subsuperfície R (F sub) para os meses da estação quente de maio a setembro e para o total anual de F sub e R. As mudanças F sub não são definidas para outros meses devido ao F sub estar consistentemente em 100%, ou a célula da grade não ter escoamento para aquele mês em mais de 50% (15 de 30) dos anos de dados. A mudança é expressa em relação à média de longo prazo. Os pontos representam células de grade que mostram uma mudança significativa a p & lt 0,05. A média das redes com variação significativa na escala anual é de + 11,0%.

Mudança em F sub (%) durante o período 1981–2010. As grades mapeadas mostram uma mudança significativa em p & lt 0,05 com base em um teste bilateral.

O aumento de F sub é observado em áreas com um aumento significativo na espessura da camada ativa (ALT), principalmente em partes do sopé norte da Faixa de Brooks e nas bacias hidrográficas menores perto de 140 ∘ W de longitude (Fig.). Aumentos estatisticamente significativos em ALT são generalizados, observados em dois terços (66,7%) da região. A simulação mostra que um quinto (20,2%) da região experimentou um aumento significativo em ambos F sub e ALT (p & lt 0,05, Tabela). Uma fração da região do sopé (5,1% do domínio) é caracterizada por uma tendência positiva apenas em F sub. A tendência ALT média para células de grade com um aumento significativo em F sub apenas, um aumento significativo em ALT apenas e um aumento significativo em ambos são 0,17, 0,75 e 1,00 cm ano - 1, respectivamente (Fig., Tabela). Esses aumentos de ALT relativamente grandes em áreas de aumento significativo de F sub indicam uma conexão entre o degelo intensificado do permafrost e o fluxo de água subterrâneo nessas áreas.

Número de células da grade, fração de área associada do domínio e ALT e F sub médios para cada categoria mostrada. O domínio de estudo consiste em 312 células de grade abrangendo uma área de 196 060 km 2 (Fig.).

Extensão espacial das regiões mostrando um aumento significativo no F sub anual apenas (azul), um aumento significativo na espessura da camada ativa (ALT) apenas (vermelho), aumentos significativos em ambos (verde) e nenhum (preto). O número de células da grade, a fração da área impactada e o aumento médio de F sub e ALT para cada categoria são mostrados na Tabela.

4.4 Armazenamento de água terrestre

O armazenamento de água terrestre (TWS) durante um determinado intervalo de tempo é definido pela quantidade total de água armazenada na neve, água líquida do solo e gelo do solo, conforme estimado pela simulação do modelo. Durante o período anual de 1981-2010, o TWS médio (todas as 312 grades de domínio) exibe uma tendência negativa de aproximadamente - 2 mm ano - 1 (p & lt 0,001, Fig.). Declínios no mínimo anual (- 1,7 mm ano - 1) e máximo TWS (- 2,3 mm ano - 1) também são significativos. Entre os armazenamentos de componentes, não há mudança significativa no SWE durante o período de 30 anos (Fig. S8). Aumentos na média regional de água líquida máxima e mínima no solo e diminuições nas quantidades de gelo no solo são significativos (p & lt 0,0 1, teste de Mann-Kendall modificado). A diminuição de - 2 mm ano - 1 no TWS reflete uma diminuição no armazenamento de gelo do solo de - 2,5 mm ano - 1, uma diminuição no SWE de - 0,16 mm ano - 1 e um aumento no armazenamento de água no solo de 0,61 mm ano - 1 .

Aumento no F sub anual (% ano - 1) vs. aumento na ALT máxima sazonal (cm ano - 1) para todas as 312 células da grade de domínio. As estatísticas relevantes estão listadas na Tabela.

4.5 Tempo de descarga diária máxima

Espera-se que o aquecimento e as mudanças associadas no derretimento da neve alterem o tempo de pico de descarga (Q) durante o período de renovação da primavera. O Q diário máximo foi calculado para cada um dos 42 rios do domínio North Slope do respectivo Q diário roteado. Três das 42 bacias exibem uma mudança significativa (p & lt 0,05) para o Q diário máximo anterior durante o período 1981-2010 (Fig. S9). Nenhum mostra uma mudança significativa para o futuro. Enquanto muitos rios mostram mudanças de pico de vazão simuladas 1 semana ou mais antes, a alta variabilidade interanual torna a maioria das mudanças insignificantes. A data média do Q diário máximo na bacia 42 avançou aproximadamente 4,5 d (Fig.), Embora a mudança seja apenas marginalmente significativa (p = 0,1). Como uma média regional, o máximo diário Q ocorre em torno do DOY 150 (final de maio), embora esta estimativa possa ser enviesada dada a comparação entre o R simulado e o observado para o rio Kuparuk (seção).

Anomalia de armazenamento terrestre de água (TWS) (mm mês - 1) como uma média ao longo da bacia de drenagem da encosta norte. Anomalia calculada em relação à média de longo prazo de 1981 a 2010. No PWBM, o TWS inclui água líquida do solo, gelo e armazenamento de neve. Não inclui água armazenada em corpos d'água permanentes, como lagoas e lagos.

Estudos recentes investigaram como a intensificação do ciclo hidrológico e o degelo do permafrost podem alterar os fluxos hidrológicos terrestres e, por sua vez, a exportação de materiais para as zonas costeiras. As mudanças que ocorrem em bacias hidrográficas de alta latitude têm o potencial de alterar significativamente a água, o carbono e outros fluxos constituintes, com implicações para os processos biogeoquímicos e ecológicos próximos à costa do Ártico.

Nossa síntese de dados medidos e simulações de modelo revela que aproximadamente 32 km 3 ano - 1 de água doce é exportada pelos rios da região, com 55,5% do total originando dos rios Colville, Kuparuk e Sagavanirktok. O escoamento simulado para o rio Kuparuk mostra a descarga máxima diária de primavera que exibe um viés sistemático de aproximadamente 8 dias antes dos dados do medidor. O tempo é bem estimado para o Rio Colville. A tendência de tempo para o Kuparuk é parcialmente atribuível à especificação da velocidade do fluxo do rio no esquema de rota e provavelmente devido a erros no forçamento da temperatura do ar ou processos modelados de derretimento de neve (tendência de aquecimento) que levam ao degelo precoce da camada de neve. Armazenamentos de superfície insuficientes no modelo tendem a atrasar a transferência de água para a rede de córregos e também podem ser um fator. O tempo de R simulado pode melhorar, contabilizando melhor essas defasagens no escoamento do degelo. Estudos futuros devem investigar se os dados de inundação de superfície dinâmicos obtidos por microondas e sensoriamento remoto por radar podem ser usados ​​para restringir o armazenamento de água de superfície, sua partição para escoamento e evaporação e direção do fluxo em áreas de baixo relevo topográfico. A defasagem no escoamento anual do rio Kuparuk em 1996 e 2003 destaca como a precipitação e as condições de armazenamento anteriores podem influenciar o escoamento do ano seguinte.

Data do máximo diário Q 1981–2010 para todos os 42 rios North Slope. A barra cinza mostra o intervalo 1 σ em torno da data média (linha sólida). Os pontos indicam a data de cada rio. Tendência de mínimos quadrados linear mostrada. A significância da tendência linear (GLM) é de aproximadamente p = 0,1.

Espera-se que a quantidade e a qualidade da exportação de água doce terrestre-oceânica mude significativamente à medida que o ciclo hidrológico do Ártico se intensifica e as transições do sistema em direção ao aumento dos fluxos de água subterrânea. Neste estudo, a evidência de mudança é evidente na descarga da estação fria da região North Slope durante o período de estudo de 30 anos (1981-2010). Não há tendência significativa na vazão total anual para a região ou seus rios. No entanto, observamos que o rio Kuparuk e nas proximidades do Rio Putuligayuk experimentaram um alto escoamento anual em 2013, 2014 e 2015, consistente com as expectativas de um ciclo hidrológico ártico em intensificação. Os modelos climáticos projetam um aumento futuro na precipitação ártica que geralmente é maior no outono e inverno e menor no verão, e maior nas latitudes mais altas da Eurásia e América do Norte. O aumento da neve no inverno na encosta norte provavelmente levaria ao aumento da exportação de água doce. A simulação do modelo mostra aumentos na descarga da estação fria de 134% e 215% da média de longo prazo para a Encosta Norte (domínio total) e Rio Colville, respectivamente. As bacias com aumento significativo de vazão na estação fria cobrem 45% da região. Na Bacia de Colville, as mudanças são maiores nas bacias hidrográficas do sopé norte da Cordilheira Brooks (Fig. B). As condições da paisagem nessas áreas influenciam fortemente a qualidade da água exportada durante a primeira metade do inverno, incluindo a solubilidade, o caráter químico e a biodegradabilidade do carbono, nitrogênio e outros nutrientes. Os efeitos do degelo do permafrost na infiltração do solo, comprimento do caminho do fluxo e movimento da água subterrânea foram identificados no aumento observado em fluxos baixos em partes do Ártico. Os controles de permafrost exercidos foram implicados no aumento observado na razão de vazão máxima e mínima mensal nas regiões contínuas de permafrost da bacia do médio e baixo rio Lena, vinculado ao aumento de CSD de 1935 a 1999. Mais amplamente, o baixo fluxo da estação fria está aumentando na maior parte do pan-Ártico.

Nossos resultados também mostram mudanças na proporção de escoamento subterrâneo para a região como um todo e individualmente para Colville, Sagavanirktok e 22 das outras 40 bacias hidrográficas. Tal como acontece com a descarga da estação fria, a simulação aponta para aumentos ao longo dos contrafortes e elevações mais altas do norte da cordilheira Brooks. Os fluxos crescentes de subsuperfície estão contribuindo para o aumento das quantidades de descarga da estação fria, com as mudanças mais significativas em ambas as quantidades encontradas nas cabeceiras de várias das grandes bacias (Colville e Sagavanirktok), bem como áreas perto da costa leste de aproximadamente 140 ∘ W Aumentos no escoamento subterrâneo e nas descargas da estação fria são manifestações esperadas do aquecimento do clima nesta região, já que as profundidades de degelo da camada ativa são altamente responsivas ao aquecimento das temperaturas do ar. Aproximadamente 20% da região, o sopé da Cordilheira de Brooks e bacias hidrográficas menores próximas a 140 ∘ W, mostram aumentos significativos na fração do escoamento subterrâneo e na espessura da camada ativa. O aumento da camada ativa é maior nas áreas que experimentam contribuições crescentes de escoamento subterrâneo. Este resultado ilustra a conexão entre o degelo de solos e a mudança dos fluxos subterrâneos.

O aprofundamento da camada ativa associada ao aquecimento do clima provavelmente levará a um período mais longo de descongelamento em solos mais profundos, aumentando o fluxo de escoamento subterrâneo. Uma camada ativa mais profunda retarda o congelamento do solo e aumenta a quantidade de água líquida dos poros. Uma zona descongelada maior permite o armazenamento adicional de água que suporta o escoamento no final do outono, antes que o solo congele completamente. As mudanças capturadas na modelagem são consistentes com a noção de que o degelo do permafrost aumenta a conectividade hidrogeológica e aumenta os fluxos baixos em regiões do permafrost. Estudos observacionais e de modelagem sugerem que o degelo do permafrost pode levar ao aumento do escoamento subterrâneo e descarga na estação fria, já que o aumento da espessura da zona descongelada e o aquífero raso fornecem um conduto para o fluxo para os rios. Alternativamente, mudanças nas zonas de permafrost contínuas também podem surgir onde o permafrost é localmente descontínuo, ou através do fluxo de corpos d'água superficiais não congelados. O degelo do permafrost está melhorando o caminho de fluxo mais profundo e contribuindo para o desenvolvimento de taliks, material descongelado formado por processos hidrotérmicos e térmicos próximo e abaixo da superfície do solo dentro do permafrost, que produzem caminhos de fluxo que permitem que o escoamento subterrâneo emerja como fluxo. O desenvolvimento de novos taliks foi considerado o mecanismo principal que contribui para o aumento do armazenamento de água subterrânea na planície costeira do Ártico do Alasca.

Evidências de degelo do permafrost e aumento do fluxo de água subterrânea foram relatadas em estudos usando medições de rios árticos. Aumentos recentes nas concentrações de nitrato e exportação do Rio Kuparuk são consistentes com a degradação do permafrost e aprofundamento dos caminhos do fluxo. O carbono “antigo” medido nos rios árticos indica a mobilização de matéria orgânica pré-industrial e a subsequente transferência para os rios. concluíram que aumentos no fluxo de base de inverno e fluxo médio anual nos territórios do Noroeste, Canadá, foram causados ​​predominantemente pelo aquecimento do clima via degelo do permafrost que aumenta a infiltração e caminhos de fluxo mais profundos e intensificação do ciclo hidrológico. A magnitude da mudança do escoamento subterrâneo em nosso estudo deve ser vista com cautela, dada a resolução intrínseca das parametrizações do modelo para textura do solo, espessura da camada orgânica e outras propriedades da paisagem. Nossos resultados, no entanto, apontam para uma correspondência próxima entre a espessura da camada ativa e os aumentos de escoamento subterrâneo ao longo do sopé da cordilheira Brooks. As mudanças acentuadas sugerem que a camada orgânica superficial relativamente fina e os solos arenosos nas áreas do sopé podem estar tendo um impacto relativamente maior do aquecimento no degelo do solo. Nossos resultados, portanto, dão suporte adicional às descobertas em outros estudos recentes que apontaram para impactos mais substanciais do aquecimento no degelo do permafrost em áreas com vegetação relativamente baixa e baixo conteúdo orgânico do solo. Por exemplo, usou estimativas de temperatura do solo do PWBM para mostrar que o aprofundamento de ALT em grande parte da Faixa de Brooks foi maior do que na tundra ao norte.

Consistente com o aquecimento recente e aumentos associados de ALT, nossos resultados sugerem um declínio geral (- 2 mm ano 2) no armazenamento de água terrestre ao longo da bacia de drenagem North Slope durante o período 1981-2010. Essa diminuição é impulsionada por perdas no gelo do solo, com um aumento no armazenamento de água líquida que não compensa totalmente as perdas de gelo. Com o aquecimento contínuo, é provável que o tempo de derretimento da neve avance, com impactos no tempo de pico (máximo diário) da descarga da primavera. Em média em todas as 42 bacias, a data de descarga máxima diária avançou 4,5 d durante o período de 1981-2010, embora a mudança seja apenas marginalmente significativa (p = 0,1) no nível de confiança de 95%. Bacias hidrográficas individuais mostram mudanças maiores em relação ao pico de vazão anterior.

Estudos de modelagem dos impactos do aquecimento do clima no degelo do permafrost e na descarga de águas subterrâneas são fundamentais para a nossa compreensão dos fluxos hidrológicos laterais e das exportações de constituintes associados. A subestimativa no escoamento de verão para o Rio Colville é provavelmente atribuível a erros nas forçantes meteorológicas e na simulação do modelo de fluxos, incluindo a sublimação da neve e a evapotranspiração. As observações de precipitação sólida nesta região são altamente incertas, e esta falta de informação dificulta a verificação de produtos de reanálise de precipitação e estudos associados de mudanças na precipitação sazonal, que podem estar desempenhando um papel nas alterações hidrológicas. Os resultados deste estudo devem ser corroborados por meio da avaliação das simulações produzidas com forçamentos alternados e pela análise de sensibilidade dos parâmetros. O bom acordo para o rio Kuparuk e a subestimativa na descarga de verão simulada para o rio Colville apontam para a necessidade de melhores estimativas de precipitação em elevações mais altas da cordilheira Brooks.Uma compreensão mais completa da extensão das alterações do ciclo da água nesta região exigirá novas observações da descarga do rio, precipitação, armazenamento de neve, umidade do solo e outras variáveis-chave necessárias para parametrizar e validar modelos numéricos, incluindo aqueles que capturam o papel importante do gelo no solo atua em processos de geração de escoamento. As medições da descarga do rio e do carbono orgânico dissolvido em vários locais ao longo da costa são essenciais para uma melhor compreensão das exportações de carbono terrestre-oceânico. Em relação às ligações com os fluxos biogeoquímicos, as amostras de água da foz dos principais rios árticos mostram que o carbono orgânico dissolvido nesses rios é proveniente principalmente de vegetação fresca durante os 2 meses da primavera fresca e de mais antigos derivados de solo, turfa e pântanos DOC durante condições de baixo fluxo dominadas por águas subterrâneas. Os dados de isótopos estáveis ​​obtidos de amostras de água do rio podem ser usados ​​para particionar os fluxos de água de superfície e subterrânea e entender melhor como a drenagem do solo e a redistribuição da umidade do solo mudarão com o futuro degelo do permafrost e aprofundamento do ALT.

A computação de alto desempenho está ajudando a fornecer informações sobre fluxos hidrológicos e ciclos biogeoquímicos em ambientes árticos. Melhorias em simulações de modelos numéricos de regimes de fluxo de água subterrânea em áreas de permafrost forneceram insights sobre os papéis importantes que a microtopografia e as propriedades do solo desempenham nos regimes de escoamento de água subterrânea. A calibração e validação do modelo para simulações em escalas espaciais mais finas dependem de novas medições de campo de parâmetros como altura do lençol freático, espessura da camada ativa e conteúdo de carbono orgânico do solo com profundidade. Simulações para as condições futuras da região devem levar em consideração os processos diretamente influenciados pelo degelo do permafrost. Para superar os desafios de derivar a parametrização de vários conjuntos de dados díspares, os mapas do ecossistema de alta resolução do Alasca North Slope podem fornecer um mecanismo de aumento de escala conveniente para parametrizar as propriedades do solo em toda a região. Dado seu efeito considerável nas propriedades térmicas e hidráulicas do solo, os esforços de modelagem se beneficiarão de um mapeamento aprimorado da matéria orgânica do solo.