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Enregistrement W1926205133 · doi:10.1029/2003gb002098

Response of the water balance to climate change in the United States over the 20th and 21st centuries: Results from the VEMAP Phase 2 model intercomparisons

2004· article· en· W1926205133 sur OpenAlexaboutno aff
Wendy S. Gordon, J. S. Famiglietti

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOak Ridge Institute for Science and EducationU.S. Forest ServiceU.S. Geological SurveyUniversity of Texas at AustinU.S. Department of EnergyElectric Power Research InstituteU.S. Department of AgricultureNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésEnvironmental scienceSurface runoffWater balancePrecipitationEvapotranspirationClimate changeClimate modelForcing (mathematics)Hydrology (agriculture)Radiative forcingWater cycleAtmospheric sciencesClimatologyMeteorologyGeographyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using the VEMAP Phase 2 data set, we tested the hypothesis that changes in climate would result in changes in the water balance as projected by four terrestrial ecosystem models: BIOME‐BGC, Century, LPJ, and MC1. We examined trends in runoff and actual evapotranspiration (AET), changes in runoff in relation to changes in precipitation, and differences in runoff ratios as produced by these models for 13 United States watersheds. Observed climate data were used as inputs for simulations covering 1895–1993. From 1994 to 2100, the Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis (CGCM1) and the Hadley Centre for Climate Prediction and Research (HADCM2) general circulation models provided climate forcing. Runoff and AET trends were significantly positive in the majority of 13 watersheds examined. Percentage changes in runoff exceeded the underlying changes in precipitation and this amplification increased over time. Calculated runoff ratios showed model variability and differences based on the two GCM scenarios.

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)0,000
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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,237 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations36
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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