Evaluation of methods for estimating the effects of vegetation change and climate variability on streamflow
Notice bibliographique
Résumé
Changes in vegetation cover can significantly affect streamflow. Two common methods for estimating vegetation effects on streamflow are the paired catchment method and the time trend analysis technique. In this study, the performance of these methods is evaluated using data from paired catchments in Australia, New Zealand, and South Africa. Results show that these methods generally yield consistent estimates of the vegetation effect, and most of the observed streamflow changes are attributable to vegetation change. These estimates are realistic and are supported by the vegetation history. The accuracy of the estimates, however, largely depends on the length of calibration periods or pretreatment periods. For catchments with short or no pretreatment periods, we find that statistically identified prechange periods can be used as calibration periods. Because streamflow also responds to climate variability, in assessing streamflow changes it is necessary to consider the effect of climate in addition to the effect of vegetation. Here, the climate effect on streamflow was estimated using a sensitivity‐based method that calculates changes in rainfall and potential evaporation. A unifying conceptual framework, based on the assumption that climate and vegetation are the only drivers for streamflow changes, enables comparison of all three methods. It is shown that these methods provide consistent estimates of vegetation and climate effects on streamflow for the catchments considered. An advantage of the time trend analysis and sensitivity‐based methods is that they are applicable to nonpaired catchments, making them potentially useful in large catchments undergoing vegetation change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».