How do climate and forest changes affect long‐term streamflow dynamics? A case study in the upper reach of Poyang River basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In forested watersheds, forest changes and climatic variability have been commonly recognized as two major drivers for streamflow variations. Previous research has separated their relative contributions but mainly focused on either deforestation and climate or reforestation and climate, but rarely with single studies on both. This study used the Meijiang watershed (6983·2 km2), situated in the upper reach of the Poyang Lake basin, as an example to quantify how climate and forest changes (both deforestation and reforestation) consecutively affect streamflow dynamics. Two methods, namely modified double‐mass curves and sensitivity‐based approach, were used in this study. Two breakpoints (years 1968 and 1985) with significant annual streamflow changes were detected, and together with the control period, they were then used to define three distinct periods: the control (1957–1967), deforestation (1968–1984) and reforestation (1985–2006) periods. Our results show that in the deforestation period, the average annual streamflow increment attributed to deforestation was 112·78 mm year−1, while the annual streamflow variation attributed to climate variability was −111·39 mm year−1. In the reforestation period, the average annual streamflow decrease caused by reforestation was −51·04 mm year−1, while the annual streamflow variation attributed to climate variability was 52·52 mm year−1. The sensitivity‐based approach also provided similar results. The positive and negative values in the streamflow changes suggest offsetting effects between forest changes and climate variability in both deforestation and reforestation periods. The similar magnitudes of streamflow changes demonstrate that the hydrological effects of forest changes can be as great as those caused by climate change. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».