Assessment of Anti-Drought Capacity for Agricultural Reservoirs using RCP Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture is affected directly by climate conditions and changes, and it is necessary to understand the impact of climate change on agricultural reservoirs which are the main water resources for paddy fields in Korea. This study aimed to evaluate the impact of climate change on the anti-drought capacity including water supply capability (WSC) and drought response ability (DRA) of agricultural reservoirs based on RCP (Representative Concentration Pathway) 4.5 and 8.5 scenarios of CanESM2 (The Second Generation Earth System Model) provided by CCCma (Canadian Center for Climate Modeling and Analysis). The WSC and DRA were estimated using frequency analysis and runs theory. The six reservoirs (Yooshin, Nogok, Kumsung, Songgok, Gapyung, Seoma) were selected considering geographical characteristics and design criteria of reservoir capacity. In case of Seoma reservoir, more than 10 year drought return period (DRP), the variation of the WSC was estimated larger than the others. In case of Yooshin reservior (2~5 DRP) DRC was decreased in 2025s under RCP8.5. These results could be utilized for agricultural reservoirs management and future design criteria considering climate change impacts on paddy irrigation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».