Forest recovery and river discharge at the regional scale of Guangdong Province, China
Notice bibliographique
Résumé
Information on how large‐scale forest changes affect water resources is important in China as country‐wide reforestation programs are being implemented and concerns have arisen over possible water reduction. In this study, water budget analysis and statistical methods were used to assess the effects of significant forest recovery on river discharge at Guangdong Province based on 50 years of data. We used realized water yield (RWY) as a balance term between the outflows from and inflows to the province to represent the river discharge produced solely in Guangdong Province. The relationship between forest recovery and RWY was inferred after quantitatively examining other contributing variables including precipitation, potential evapotranspiration, development of impervious areas, human water consumption, and reservoir constructions. We applied time series analysis to test the statistical relationship between forest recovery and RWYs at annual, wet season, and dry season intervals. Both approaches showed that large‐scale forest recovery did not cause significant water reduction over the past 50 years. This finding is contrary to the widely held perception of the trade‐off relationship between carbon (reforestation) and water. There were no significant trends in precipitation or in RWY annually and in the wet season, but there was a significant increase of RWY in the dry season over the past 50 years. It is estimated that forest recovery may play a positive role in redistributing water from the wet season to the dry season and, consequently, in increasing water yield in the dry season. The implication of those research findings for future reforestation programs and water resource protection is also discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».