The oil sands industry in Canada uses soil–vegetation–atmosphere-transfer (SVAT) water balance models, calibrated against short-term (<≈ 10 years) field monitoring data, to evaluate long-term (≈60 years) reclamation cover design performance. These evaluations use long-term historical climate data; however, the effects of climate change should also be incorporated in these analyses. Although statistical downscaling of global climate change projections is commonly used to obtain local, site-specific climate, high resolution dynamical downscaling can also be used. The value of this latter approach to obtain local site-specific projections for mine reclamation covers has not been evaluated previously. This study explored the differences in key water balance components of three reclamation covers and three natural sites in northern Alberta, Canada, under future, site-specific, statistical, and dynamical climate change projections. Historical meteorological records were used to establish baseline periods. Temperature datasets were used to calculate potential evapotranspiration (PET) using the Hargreaves–Samani method. Statistical downscaling uses the Long Ashton Research Station Weather Generator (LARS-WG) and global circulation model (GCM) projections of temperature and precipitation. Dynamical climate change projections were generated on a 4 km grid using the weather research and forecasting (WRF) model. These climate projections were applied to a physically-based water balance model (i.e. Hydrus-1D) to simulate actual evapotranspiration (AET) and net percolation (NP) for the baseline and future periods. The key findings were: (a) LARS-WG outperformed WRF in simulating baseline temperatures and precipitation; (b) both downscaling methods showed similar directional shifts in the future temperatures and precipitation; (c) this, in turn, created similar directional shifts in future growing season median AET and NP, although the increase in future NP for LARS-WG was higher than that for WRF. The relative increases in future NP were much higher than the relative increases in future AET, particularly for the reclamation covers. Die Ölsandindustrie in Kanada nutzt Wasserhaushaltsmodelle (SVAT) zur Vorhersage der langfristigen Leistungsfähigkeit (≈60 Jahre) von Rekultivierungsabdeckungen. Zur Kalibrierung werden kurzfristige (< ≈10 Jahre) Datenreihen aus der Überwachung im Feld genutzt. Eingang in die Modellierung finden auch langfristige historische Klimadatenreihen; wobei allerdings auch die Auswirkungen des Klimawandels in diesen Analysen berücksichtigt werden sollten. Bisher wird meist die statistische Skalierung zur Vorhersage von lokalen, standortspezifischen Klimaten in der Klimawandelmodellierung genutzt. Es kann zu diesem Zweck aber auch eine hochauflösende dynamische Skalierung verwendet werden. Diese Methode wurde bisher zur Gewinnung von standortspezifischen Daten bei der Rekultivierung nach der Schließung von Tagebauen noch nicht genutzt. Ihre Zuverlässigkeit kann deshalb nicht eingeschätzt wer-den. In dieser Studie wurden die Unterschiede zwischen den wichtigsten Wasserhaushaltskomponenten in drei Rekultivierungsgebieten und an drei natürlichen Standorten in Nord-Alberta, Kanada, im Rahmen von standortspezifischen statistischen und dynamischen Klimawandelprojek-tionen untersucht. Zur Festlegung von Referenzzeiträumen wurden histo-rische meteorologische Zeitreihen verwendet. Die potenzielle Evapo-transpiration (PET) wurde mithilfe der Hargreaves-Samani-Methode unter Nutzung von Temperaturdatensätzen berechnet. Zur statistischen Skalierung wurden sowohl der stochastische Wettergenerator der Long Ashton-Forschungsstation (LARS-WG) als auch das globale Zirkulationsmodell (GCM) zur Temperatur- und Niederschlagsprojektion verwendet. Dynamische Klimawandelprojektionen wurden im 4-km-Raster mit Hilfe des Wetterforschungs- und -vorhersagemodells (WRF) erstellt. Diese Klimaprojektionen wurden auf ein physikalisch basiertes Wasserhaushaltsmodell (Hydrus-1D) übertragen, um die tatsächliche Die Ölsandindustrie in Kanada nutzt Wasserhaushaltsmodelle (SVAT) zur Vorhersage der langfristigen Leistungsfähigkeit (≈60 Jahre) von Rekulti-vierungsabdeckungen. Zur Kalibrierung werden kurzfristige (< ≈10 Jahre) Datenreihen aus der Überwachung im Feld genutzt. Eingang in die Modellierung finden auch langfristige historische Klimadatenreihen; wobei allerdings auch die Auswirkungen des Klimawandels in diesen Analysen berücksichtigt werden sollten. Bisher wird meist die statistische Skalierung zur Vorhersage von lokalen, standortspezifischen Klimaten in der Klimawandelmodellierung genutzt. Es kann zu diesem Zweck aber auch eine hochauflösende dynamische Skalierung verwendet werden. Diese Methode wurde bisher zur Gewinnung von standortspezifischen Daten bei der Rekultivierung nach der Schließung von Tagebauen noch nicht genutzt. Ihre Zuverlässigkeit kann deshalb nicht eingeschätzt wer-den. In dieser Studie wurden die Unterschiede zwischen den wichtigsten Wasserhaushaltskomponenten in drei Rekultivierungsgebieten und an drei natürlichen Standorten in Nord-Alberta, Kanada, im Rahmen von standortspezifischen statistischen und dynamischen Klimawandelprojek-tionen untersucht. Zur Festlegung von Referenzzeiträumen wurden histo-rische meteorologische Zeitreihen verwendet. Die potenzielle Evapo-transpiration (PET) wurde mithilfe der Hargreaves-Samani-Methode unter Nutzung von Temperaturdatensätzen berechnet. Zur statistischen Skalierung wurden sowohl der stochastische Wettergenerator der Long Ashton-Forschungsstation (LARS-WG) als auch das globale Zirkulationsmodell (GCM) zur Temperatur- und Niederschlagsprojektion verwendet. Dynamische Klimawandelprojektionen wurden im 4-km-Raster mit Hilfe des Wetterforschungs- und -vorhersagemodells (WRF) erstellt. Diese Klimaprojektionen wurden auf ein physikalisch basiertes Wasserhaushaltsmodell (Hydrus-1D) übertragen, um die tatsächliche Evapotranspiration (AET) und die Nettoversickerung (NP) für den Referenzzeitraum und für zukünftige Perioden zu simulieren. Die wichtigsten Ergebnisse waren: (a) Das LARS-WG zeigte eine höhere Genauigkeit als das WRF bei der Si-mulation der Temperatur und des Niederschlags in der Referenzperiode. (b) Beide Skalierungsmethoden zeigten ähnliche Trends bei der Vorher-sage zukünftiger Temperaturen und Niederschläge. (c) Dies wiederum führte zu ähnlichen Trends im Median der Prognose der tatsächlichen Evapotranspiration AET und der Nettoversickerung NP für die Wachstumsperiode. Dabei war der Anstieg der zukünftigen NP im LARS-WG höher als im WRF. Die relativen Anstiege bei der zukünftigen NP waren in beiden Modellen viel höher als die relativen Anstiege bei den zukünftigen AET, insbesondere für die Rekultivierungsabdeckungen. La industria de las arenas petrolíferas en Canadá utiliza modelos de balance hídrico de suelo-vegetación-atmósfera-transferencia (SVAT), calibrados en función de los datos de monitoreo de campo a corto plazo (< ≈10 años), para evaluar el rendimiento del diseño de la cubierta de recuperación a largo plazo (≈60 años). Estas evaluaciones utilizan datos climáticos históricos a largo plazo; sin embargo, los efectos del cambio climático también deberían incorporarse a estos análisis. Aunque para obtener datos climáticos locales y específicos de cada lugar usualmente se utiliza la reducción de escala estadística de las proyecciones del cambio climático mundial, es posible también utilizar la reducción de escala dinámica de alta resolución. Sin embargo, aún no se ha usado esta última aproximación para obtener proyecciones locales específicas del lugar para las coberturas de recuperación de minas. En este estudio se exploraron las diferencias en los componentes esenciales del balance hídrico de tres cubiertas de recuperación y de tres sitios naturales en el norte de Alberta (Canadá), en el marco de las futuras proyecciones de cambio climático dinámico, estadístico y específico de cada sitio. Se utilizaron los registros meteorológicos históricos para establecer períodos de referencia. Los datos de temperatura se utilizaron para calcular la evapotranspiración potencial (PET) utilizando el método de Hargreaves-Samani. La reducción de escala estadística utiliza el Generador de Tiempo de la Estación de Investigación Long Ashton (LARS-WG) y las proyecciones de temperatura y precipitación del modelo de circulación global (GCM). Las proyecciones dinámicas de cambio climático se generaron en una cuadrícula de 4 km utilizando el modelo de investigación y pronóstico del tiempo (WRF). Estas proyecciones climáticas fueron aplicadas a un modelo de equilibrio hídrico de base física (Hydrus-1D) para simular la evapotranspiración real (ETA) y la percolación neta (PN) para el período de referencia y los períodos futuros. Las principales conclusiones fueron las siguientes: a) El LARS-WG superó al WRF en la simulación de las temperaturas de referencia y las precipitaciones; b) ambos métodos de reducción de escala mostraron cambios direccionales similares en las temperaturas y precipitaciones futuras; c) esto, a su vez, creó cambios direccionales similares en la mediana de AET y NP para la temporada de crecimiento futura, aunque el aumento de la NP para LARS-WG fue mayor que para el WRF. Los incrementos relativos de NP previstos para el futuro fueron mucho más altos que los incrementos relativos de los futuros AET, particularmente para las cubiertas de recuperación. 加拿大油砂业用短期 (< ≈10年) 野外监测数据校正的SVAT水平衡模型评价矿山复垦盖层设计的长久 (≈60年) 性能. 虽然该评价方法利用了长期历史气候数据, 但未将气候变化影响纳入分析当中. 全球气候变化预测的统计降尺度法常用以获取局部特定地点气候信息, 高分辨率动力降尺度法也可以实现. 后一种方法还未曾被用于当地特定矿山复垦盖层区预测。研究探讨了加拿大阿尔伯塔省北部三个复垦盖层区和三个自然站点在未来特定地点的统计和动态气候变化预测条件下水均衡组分之间的差异. 利用历史气象记录建立了基线周期. 利用温度数据库和采用Hargreaves-Samani方法计算潜在蒸散发(PET). 统计降尺度法使用的是LARS-WG气象发生器和GCM全球环流模型的温度和降水数据. 采用WRF气象研究和预报模型生成4 km网格尺度的动态气候变化预测. 这些气候变化预测被引入水平衡物理模型 (Hydrus-1D), 模拟计算基线和未来的实际蒸散发(AET)和净入渗量 (NP). 主要发现: (a) LARS-WG在模拟基线温度和降水方面优于WRF; (b) 两种降尺度方法均显示未来温度和降水具有相似的方向性迁移; (c) 虽然LARS-WG预测的净入渗量

中文翻译：

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使用统计和动态降尺度评估气候变化对矿山复垦覆盖水平衡的影响

加拿大的油砂行业使用土壤-植被-大气转移 (SVAT) 水平衡模型，根据短期（<≈10 年）现场监测数据进行校准，以评估长期（≈60 年）复垦覆盖设计性能. 这些评估使用长期的历史气候数据；然而，气候变化的影响也应纳入这些分析。虽然全球气候变化预测的统计降尺度通常用于获得局部特定地点的气候，但也可以使用高分辨率动态降尺度。后一种方法在获得矿山复垦覆盖的当地特定地点预测的价值之前尚未评估过。本研究探讨了加拿大艾伯塔省北部三个填海覆盖区和三个自然地点的关键水平衡组成部分的差异，根据未来的、特定地点的、统计的和动态的气候变化预测。历史气象记录用于建立基线期。温度数据集用于使用 Hargreaves-Samani 方法计算潜在蒸散量 (PET)。统计降尺度使用 Long Ashton Research Station Weather Generator (LARS-WG) 和全球环流模型 (GCM) 对温度和降水的预测。动态气候变化预测是使用天气研究和预报 (WRF) 模型在 4 公里网格上生成的。这些气候预测被应用于基于物理的水平衡模型（即 Hydrus-1D），以模拟基线和未来时期的实际蒸散量 (AET) 和净渗透 (NP)。主要发现是：(a) LARS-WG 在模拟基线温度和降水方面的表现优于 WRF；(b) 两种降尺度方法在未来的温度和降水方面都表现出类似的方向变化；(c) 这反过来又在未来的生长季节中值 AET 和 NP 中产生了类似的方向变化，尽管 LARS-WG 未来 NP 的增加高于 WRF。未来 NP 的相对增长远高于未来 AET 的相对增长，特别是对于填海覆盖。Die Ölsandindustrie in Kanada nutzt Wasserhaushaltsmodelle (SVAT) zur Vorhersage der langfristigen Leistungsfähigkeit (≈60 Jahre) von Rekultivierungsabdeckungen。Zur Kalibrierung werden kurzfristige (< ≈10 Jahre) Datenreihen aus der Überwachung im Feld genutzt。Eingang in die Modellierung finden auch langfristige historische Klimadatenreihen; wobei allerdings auch die Auswirkungen des Klimawandels indiesen Analysen berücksichtigt werden sollten。Bisher wird meist die statistische Skalierung zur Vorhersage von lokalen，standortspezifischen Klimaten in der Klimawandelmodellierung genutzt。Es kann zu diesem Zweck aber auch eine hochauflösende dynamische Skalierung verwendet werden。Diese Methode wurde bisher zur Gewinnung von standortspezifischen Daten bei der Rekultivierung nach der Schließung von Tagebauen noch nicht genutzt。Ihre Zuverlässigkeit kann deshalb nicht eingeschätzt wer-den。In dieser Studie wurden die Unterschiede zwischen den wichtigsten Wasserhaushaltskomponenten in drei Rekultivierungsgebieten und an drei natürlichen Standorten in Nord-Alberta, Kanada Zur Festlegung von Referenzzeiträumen wurden histo-rische meteologische Zeitreihen verwendet。Die potenzielle Evapo-transpiration (PET) wurde mithilfe der Hargreaves-Samani-Methode unter Nutzung von Temperaturdatensätzen berechnet。Zur statistischen Skalierung wurden sowohl der stochastische Wettergenerator der Long Ashton-Forschungsstation (LARS-WG) 以及 auch das globale Zirkulationsmodell (GCM) zur Temperatur- 和 Niederschlagsprojektion verwendet。Dynamische Klimawandelprojektionen wurden im 4-km-Raster mit Hilfe des Wetterforschungs- und - vorhersagemodells (WRF) erstellt。Diese Klimaprojektionen wurden auf ein physikalisch basiertes Wasserhaushaltsmodell (Hydrus-1D) übertragen, um die tatsächliche Die Ölsandindustrie in Kanada nutzt Wasserhaushaltsmodelle (SVAT) zur Vorhersage der langfristigen Leistungsfähigkeit (≈60 Jahre) von Rekulti-vierungsabdeckungen。Zur Kalibrierung werden kurzfristige (< ≈10 Jahre) Datenreihen aus der Überwachung im Feld genutzt。Eingang in die Modellierung finden auch langfristige historische Klimadatenreihen; wobei allerdings auch die Auswirkungen des Klimawandels indiesen Analysen berücksichtigt werden sollten。Bisher wird meist die statistische Skalierung zur Vorhersage von lokalen，standortspezifischen Klimaten in der Klimawandelmodellierung genutzt。Es kann zu diesem Zweck aber auch eine hochauflösende dynamische Skalierung verwendet werden。Diese Methode wurde bisher zur Gewinnung von standortspezifischen Daten bei der Rekultivierung nach der Schließung von Tagebauen noch nicht genutzt。Ihre Zuverlässigkeit kann deshalb nicht eingeschätzt wer-den。In dieser Studie wurden die Unterschiede zwischen den wichtigsten Wasserhaushaltskomponenten in drei Rekultivierungsgebieten und an drei natürlichen Standorten in Nord-Alberta, Kanada Zur Festlegung von Referenzzeiträumen wurden histo-rische meteologische Zeitreihen verwendet。Die potenzielle Evapo-transpiration (PET) wurde mithilfe der Hargreaves-Samani-Methode unter Nutzung von Temperaturdatensätzen berechnet。Zur statistischen Skalierung wurden sowohl der stochastische Wettergenerator der Long Ashton-Forschungsstation (LARS-WG) 以及 auch das globale Zirkulationsmodell (GCM) zur Temperatur- 和 Niederschlagsprojektion verwendet。Dynamische Klimawandelprojektionen wurden im 4-km-Raster mit Hilfe des Wetterforschungs- und - vorhersagemodells (WRF) erstellt。Diese Klimaprojektionen wurden auf ein physikalisch basiertes Wasserhaushaltsmodell (Hydrus-1D) übertragen, um die tatsächliche Evapotranspiration (AET) und die Nettoversickerung (NP) für den Referenzzeitraum und für zukzukün. Die wichtigsten Ergebnisse waren：(a) Das LARS-WG zeigte eine höhere Genauigkeit als das WRF bei der Simulation der Temperatur und des Niederschlags in der Referenzperiode。(b) Beide Skalierungsmethoden zeigten ähnliche Trends bei der Vorher-sage zukünftiger Temperaturen und Niederschläge。(c) Dies wiederum führte zu ähnlichen Trends im Median der Prognose der tatsächlichen Evapotranspiration AET und der Nettoversickerung NP für die Wachstumsperiode。Dabei war der Anstieg der zukünftigen NP im LARS-WG höher als im WRF。Die relativen Anstiege bei der zukünftigen NP waren in beiden Modellen viel höher als die relativen Anstiege bei den zukünftigen AET, insbesondere für die Rekultivierungsabdeckungen。La industria de las arenas petrolíferas en Canadá utiliza modelos de balance hídrico de suelo-vegetación-atmósfera-transferencia (SVAT), calibrados en función de los datos de monitoreo de campo a corto plazo (<≈10 años), el rendimvaluar diseño de la cubierta de recuperación a largo plazo (≈60 años)。Estas evaluaciones utilizan datos climáticos históricos a largo plazo; sin embargo, los efectos del cambio climático también deberían incorporarse a estos análisis。Aunque para obtener datos climáticos locales y específicos de cada lugar normalmente se utiliza la reducción de escala estadística de las proyecciones del cambio climático mundial, es posible también utilizar la reducción de escala de escala estadística de las proyecciones del cambio climático mundial Sin embargo, aún no se ha usado esta última aproximación para obtener proyecciones locales específicas del lugar para las coberturas de recuperación de minas。En este estudio se exploraron las diferencias en los componentes esenciales del balance hídrico de tres cubiertas de recuperación y de tresitus naturales en el norte de Alberta（加拿大），en el marco de las futuras proyecciones de cambio climámic estadístico y específico de cada site。Se utilizaron los registrosmeteorógicos históricos para establecer períodos de referencia。Los datos de tempatura se utilizaron para calcular la evapotranspiración potencial (PET) utilizando el método de Hargreaves-Samani。La reducción de escala estadística utiliza el Generador de Tiempo de la Estación de Investigación Long Ashton (LARS-WG) y las proyecciones de tempatura y precipitación del modelo de circulación global (GCM)。Las proyecciones dinámicas de cambio climático segeneraron en una cuadrícula de 4 km utilizando el modelo deinvestigación y pronóstico del tiempo (WRF)。Estas proyecciones climáticas fueron aplicadas a un modelo de equilibrio hídrico de base física (Hydrus-1D) para simular la evapotranspiración real (ETA) y la percolación neta (PN) para el período de referencia y fulos períodos. Las principales 结论 fueron las siguientes： a) El LARS-WG superó al WRF en la simulación de las tempaturas de referencia y las precipitaciones；b) ambos métodos de reducción de escala mostraron cambios direccionales similares en las tempaturas y precipitaciones futuras；c) esto, a su vez, creó cambios direccionales similares en la mediana de AET y NP para la temporada de crecimiento futura, aunque el aumento de la NP para LARS-WG fue mayor que para el WRF。Los incrementos relativos de NP previstos para el futuro fueron mucho más altos que los incrementos relativos de los futuros AET, 康复的特殊规定。油砂业用短期 (<≈10 年) 野外监测数据的 SVAT 水平衡模型评价矿山复垦盖层设计的长久 (≈60 年) 性能。认为应该如何利用历史气候数据，但尚未将气候变化影响过去的分析。全球气候变化预测的统计降幅法常用以获取局部地点特定气候信息，气象动力学降幅法也可以实现。之后有一种方法尚未被当地特定矿山复垦盖层预测。研究探讨了加拿大阿尔伯塔省未来复垦盖层区和三个自然站点在特定地点的未来统计和动态气候变化预测条件下水均衡之间的差异。利用历史气象记录建立了一周。利用温度数据库和采用Hargreaves-Samani 方法计算潜在蒸煮时间(PET)。统计降尺度法使用的是 LARS-WG 气象气象和 GCM 全球环流模型的温度和用途数据。采用WRF气象研究和模型生成4公里气象尺度的动态气候变化预测。这些气候变化预测被引入水平衡物理模型（Hydrus-1D）、模拟计算和未来的实际蒸煮（AET）和净入渗量（NP）。主要发现：（a）LARS-在模拟温度和温度方面WRF；(b) 两种降级方法均显示未来温度和附近的方向性迁移；(c)真的LARS-WG预测的净入渗量 利用历史气象记录建立了一周。利用温度数据库和采用Hargreaves-Samani 方法计算潜在蒸煮时间(PET)。统计降尺度法使用的是 LARS-WG 气象气象和 GCM 全球环流模型的温度和用途数据。采用WRF气象研究和模型生成4公里气象尺度的动态气候变化预测。这些气候变化预测被引入水平衡物理模型（Hydrus-1D）、模拟计算模拟和未来的实际蒸煮（AET）和净入渗量（NP）。主要发现：（a）LARS-在模拟温度和温度方面WRF；(b) 两种降级方法均显示未来温度和附近的方向性迁移；(c)真的LARS-WG预测的净入渗量 利用历史气象记录建立了一个周期。利用温度数据库和采用Hargreaves-Samani 方法计算潜在蒸煮时间(PET)。统计降尺度法使用的是 LARS-WG 气象气象和 GCM 全球环流模型的温度和用途数据。采用WRF气象研究和模型生成4公里气象尺度的动态气候变化预测。这些气候变化预测被引入水平衡物理模型（Hydrus-1D）、模拟计算和未来的实际蒸煮（AET）和净入渗量（NP）。主要发现：（a）LARS-在模拟温度和温度方面WRF；(b) 两种降级方法均显示未来温度和附近的方向性迁移；(c)真的LARS-WG预测的净入渗量