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Enregistrement W1504578088

IMPACT OF CLIMATE CHANGE ON RESERVOIR RELIABILITY

2012· article· en· W1504578088 sur OpenAlexaboutno aff
Never Mujere, Dominic Mazvimavi

Notice bibliographique

RevueBioline International (Bioline International) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvapotranspirationEnvironmental scienceSurface runoffWater cyclePrecipitationPotential evaporationHydrology (agriculture)Climate changeCarbon dioxide in Earth's atmosphereWater resourcesEvaporationClimatologyMeteorologyGeographyEcologyGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 3oC, potential evapotranspiration (11.8%), rainfall (15%), runoff (235%) 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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,285 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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