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Enregistrement W2001258256 · doi:10.1111/j.1365-2486.2011.02499.x

Quantifying the hydrological responses to climate change in an intact forested small watershed in <scp>S</scp>outhern <scp>C</scp>hina

2011· article· en· W2001258256 sur OpenAlexaff
Guoyi Zhou, Xiaohua Wei, Yiping Wu, Shuguang Liu, Yuhui Huang, Junhua Yan, Deqiang Zhang, Qianmei Zhang, Juxiu Liu, Ze Meng, Chunlin Wang, Guowei Chu, Shizhong Liu, Xuli Tang, Xiaodong Liu

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWatershedEnvironmental scienceStreamflowClimate changePrecipitationStormHydrology (agriculture)Global warmingEcologyDrainage basinGeographyMeteorologyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Responses of hydrological processes to climate change are key components in the Intergovernmental Panel for Climate Change (IPCC) assessment. Understanding these responses is critical for developing appropriate mitigation and adaptation strategies for sustainable water resources management and protection of public safety. However, these responses are not well understood and little long‐term evidence exists. Herein, we show how climate change, specifically increased air temperature and storm intensity, can affect soil moisture dynamics and hydrological variables based on both long‐term observation and model simulations using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) in an intact forested watershed (the Dinghushan Biosphere Reserve) in Southern China. Our results show that, although total annual precipitation changed little from 1950 to 2009, soil moisture decreased significantly. A significant decline was also found in the monthly 7‐day low flow from 2000 to 2009. However, the maximum daily streamflow in the wet season and unconfined groundwater tables have significantly increased during the same 10‐year period. The significant decreasing trends on soil moisture and low flow variables suggest that the study watershed is moving towards drought‐like condition. Our analysis indicates that the intensification of rainfall storms and the increasing number of annual no‐rain days were responsible for the increasing chance of both droughts and floods. We conclude that climate change has indeed induced more extreme hydrological events (e.g. droughts and floods) in this watershed and perhaps other areas of Southern China. This study also demonstrated usefulness of our research methodology and its possible applications on quantifying the impacts of climate change on hydrology in any other watersheds where long‐term data are available and human disturbance is negligible.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations276
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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