Changes to the runoff of Canadian ecozones under a doubled CO2 atmosphere

    loading  Checking for direct PDF access through Ovid

Abstract

Increases in atmospheric greenhouse gases may change the hydrology of a number of Canada's regions. This will have an impact on aquatic and wetland ecosystems as well as municipal, industrial, and power generation uses. It is thus important to get an estimate of the potential changes to the Canadian hydrological cycle in order to make intelligent decisions concerning mitigation factors that society may be forced to undertake. We divided Canada into ecoclimatologically similar regions called “ecozones.” We developed two month-stepped temperature-precipitation-runoff models for the country using an artificial intelligence neural network (ANN) approach. We modified input temperature and precipitation variables in the ANN models to match those predicted by the Canadian Climate Centre General Circulation Model II for a doubled CO2 atmosphere and calculated new monthly equilibrium runoff predictions. Our results predict that much of Canada will experience higher annual runoff than is currently the case. The timing of runoff will change significantly in a number of the ecozones, as we show that in many regions, peak runoff will occur approximately 1 month earlier than is currently the case. The ANN model did not work as well for basins in the Prairie ecozone, as we could not develop a good model with data from regulated rivers.

L'accroissement des concentrations atmosphériques de gaz à effet de serre peut modifier l'hydrologie de certaines régions du Canada. Cela aura un impact sur les écosystèmes aquatiques et sur les milieux humides, sur les utilisations municipales et industrielles des eaux de même que sur la production d'électricité. Il est donc important de disposer d'une estimation des changements potentiels du cycle hydrologique canadien afin de pouvoir prendre des décisions éclairées concernant les mesures d'atténuation que la société peut se trouver obligée de prendre. Nous avons divisé le Canada en régions dans lesquelles on trouve des conditions éco-climatologiques relativement uniformes, appelées « écozones ». Nous avons élaboré des modèles température-précipitation-ruissellement à pas de temps de deux mois pour le pays en utilisant une approche fondée sur l'intelligence artificielle (réseau neuronal, modèles ANN). Nous avons modifié les variables d'entrée de température et de précipitation dans les modèles ANN pour les faire correspondre à celles prévues par le modèle de circulation générale II du Centre climatologique canadien pour une atmosphère à double CO2, et calculé de nouvelles prévisions mensuelles du ruissellement d'équilibre. Nos résultats prévoient qu'une bonne partie du Canada connaîtra un ruissellement annuel plus important qu'actuellement. Il y aura modification temporelle importante du ruissellement dans certaines écozones; en effet, dans bon nombre de régions, le ruissellement maximal se produira environ un mois plus tôt qu'actuellement. Le modèle ANN ne donnait pas d'aussi bons résultats dans le cas de bassins de l'écozone des Prairies, étant donné que nous ne pouvions pas élaborer un bon modèle avec des données provenant de cours d'eau régularisés.

Related Topics

    loading  Loading Related Articles