Assessing the impact of climate change on water resources in Iran
Notice bibliographique
Résumé
As water resources become further stressed due to increasing levels of societal demand, understanding the effect of climate change on various components of the water cycle is of strategic importance in management of this essential resource. In this study, we used a hydrologic model of Iran to study the impact of future climate on the country's water resources. The hydrologic model was created using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model and calibrated for the period from 1980 to 2002 using daily river discharges and annual wheat yield data at a subbasin level. Future climate scenarios for periods of 2010–2040 and 2070–2100 were generated from the Canadian Global Coupled Model (CGCM 3.1) for scenarios A1B, B1, and A2, which were downscaled for 37 climate stations across the country. The hydrologic model was then applied to these periods to analyze the effect of future climate on precipitation, blue water, green water, and yield of wheat across the country. For future scenarios we found that in general, wet regions of the country will receive more rainfall while dry regions will receive less. Analysis of daily rainfall intensities indicated more frequent and larger‐intensity floods in the wet regions and more prolonged droughts in the dry regions. When aggregated to provincial levels, the differences in the predictions due to the three future scenarios were smaller than the uncertainty in the hydrologic model. However, at the subbasin level the three climate scenarios produced quite different results in the dry regions of the country, although the results in the wet regions were more or less similar.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».