Regional Modeling of Climate Change Impacts on Groundwater Resources Sustainability in Peninsular Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Projection of climate for the 2020s and 2080s from an ensemble of global climate models (GCMs) run under A2, A1B and B1 emission scenarios are used for regional modeling of climate change impacts on groundwater resources sustainability in Peninsular Malaysia. Few studies that have modeled climate change impacts on groundwater resources used the physically-based surface-subsurface flow model. In this paper, the suite of GCM outputs were modeled for the impact studies via integrative approach involving empirical modeling equation, GIS-based geostatistical technique and model forecasting accuracy optimization. A range of predictions is obtained by modeling the precipitation and temperature change factors derived from fifteen (15) GCMs forced with three (3) future emission scenarios for 50 years periods between 2000 to 2049 (2020s) and 2050 to 2099 (2080s) reference to the baseline period (1950 to 1999). The ensemble average suggests there will be a 1% reduction in monthly recharge in 2020s and 7-10% recharge increment in 2080s across the study area. The spread of predictions for recharge and PET rates across the area ranges from 12.05 to 17.83 mm/day and 3.72 to 4.05, respectively. Geostatistical analysis enabled generation of recharge rate and PET rate prediction maps. The prediction maps were classified into low (L), medium (M) and high (H) recharge and PET rated zones in GIS environment. The recharge rate model map revealed that more than 60% of the area coverage in the study area is characterized by low rating recharge, particularly within 2020s future period. The multiple climate models results provided the highest likelihood mean estimate as well as a measure of its uncertainty and less probable outcomes. Results suggest that recharge reduction in the area is an evidence of water resources scarcity in 2020s. The results of this work provided the basis for the inclusion of representative climate scenarios into the Peninsular Malaysia water resources’ existing decision support system model useful for policy and decision making in the area.
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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 | 0,000 | 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 ».