The Forest‐Streamflow Relationship in China: A 40‐Year Retrospect<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The relationship between forests and streamflows has long been an important research interest in China. The purpose of this paper is to summarize progress and lessons learned from the forest‐streamflow studies over the past four decades in China. To better measure the research gaps between China and other parts of the world, a brief global review on the findings from paired watershed studies over the past 100 years was also provided. In China, forest management shifted in the later 1990s from timber harvesting to forest restoration. Forest‐streamflow research was accordingly changed from assessing harvesting impacts to evaluating both harvesting and forestation effects. Over the past four decades, Chinese forest hydrology research has grown substantially. Significant progress has been made on measuring individual processes, but little solid, long‐term data were available to assess the relationship between forest changes and streamflows because of an absence of standard paired watersheds. In addition, misuse of statistical analyses was often found in the literature. A unique opportunity exists in China to study the forestation effects on streamflow as several large‐scale forestation programs are being implemented. Such an opportunity should include a robust paired watershed design under an integrated watershed ecosystem framework to avoid repeating the lessons already learned. Recommendations on future forest‐streamflow research directions in China are provided.
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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 | 0,000 |
| 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 ».