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Enregistrement W1060464084 · doi:10.1080/02626667.2014.967695

Climate change impacts on streamflow and sediment yield in the North of Iran

2015· article· en· W1060464084 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHydrological Sciences Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreamflowClimate changeEnvironmental scienceSedimentSurface runoffYield (engineering)Structural basinHydrology (agriculture)Drainage basinSWAT modelClimatologyGeologyGeographyOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change will accelerate the hydrological cycle, altering rainfall, and the magnitude and timing of runoff. The purpose of this paper is to assess the impacts of climate change on streamflow and sediment yield from the Gorganroud river basin in the North of Iran. To study the effects of climatic variations, the SWAT model was implemented to simulate the hydrological regime and the SUFI-2 algorithm was used for parameter optimization. The climate change scenarios were constructed using the outcomes of three general circulation models for three emission scenarios. The study results for 2040–2069 showed an increase in annual streamflow of 5.8%, 2.8% and 9.5% and an increase in sediment yield of 47.7%, 44.5% and 35.9% for the A1F1, A2 and B1 emission scenarios, respectively. This implies that the impact of climate change on sediment yield is greater than on streamflow. Monthly variations show that the increase in discharge and sediment yield is more pronounced in wet seasons and the decrease is more pronounced in summer (July–September). The results highlighted the strong impact of climate change and reflected the importance of incorporating such analysis into adaptive management. Editor Z.W. Kundzewicz Associate editor Not assigned

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle