IMPACT OF CLIMATE CHANGE ON RESERVOIR RELIABILITY
Notice bibliographique
Résumé
Research and observations indicate that increases in atmospheric carbon dioxide (CO2) are raising global and regional temperatures, and producing changes in other climate variables that drive the terrestrial hydrological cycle, most notably precipitation and potential evaporation. This paper presents results of a study conducted to evaluate the possible impacts of climate change due to doubling of atmospheric carbon dioxide on the reliability of Mazowe reservoir in Zimbabwe. The reservoir supplies most of its water to citrus plantations. Thirty years (1961-1990) of hydrological data (reservoir inflows) and meteorological data were collected from the Zimbabwe National Water Authority (ZINWA) and Department of Meteorological Services, respectively. outputs from the Canadian Climate Centre (CCC) model for the 2CO2 temperature and rainfall scenarios were used in the study. The Penman model was used to estimate potential evapotranspiration, while reservoir catchment runoff was simulated using the Pitman lumped conceptual model. Research findings revealed that doubling of CO2 in 2050 would significantly increase mean monthly temperature by 3°C, potential evapotranspiration (11.8%), rainfall (15%), runoff (23.5%) and annual reservoir yield (20.4%) at the 10% risk level. Based on the research findings, appropriate mitigation measures should be employed to minimise high rates of evaporation from the reservoir. on the other hand, the predicted high reservoir yield requires an increase in water use activities such as extension of irrigated area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».