Climate change, glacier melting and streamflow in the Niyang River Basin, Southeast Tibet, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is a growing concern over the effects of climate change on glacier melting and hydrology. In this article, we used a natural large‐scale basin, the Niyang River Basin in the Southeast Qinghai–Tibet Plateau, China, to show how climate change accelerates glacier melting and consequently leads to hydrological change. First, nonparametric tests were used to analyse the trends of streamflow, precipitation and temperature since 1979. An artificial neural network was then adopted to construct precipitation‐streamflow models. Due to lack of data, 30 climate change scenarios were assumed to simulate streamflow sensitivity to climate change. There were significant increasing trends in streamflow over annual and wet season periods (May–October), whereas insignificant trend on annual precipitation was detected. This, along with a significant decreasing trend of water temperature during the wet season, suggests that climate warming has caused acceleration of glacier melting, which resulted in increased streamflow and summer water cooling. The simulation results indicated that streamflow is very sensitive to climate change, particularly with temperature change. Annual streamflow increased by an average of 65 mm per 0·5 °C temperature increment with precipitation unchanged. Streamflow in the wet season is more sensitive to climate change than in the dry season (November–April). Average streamflow increase per 0·5 °C increment in the wet season was projected to be 59·4 mm for the scenarios with precipitation unchanged. Implications of these results for future water and watershed management were discussed in the context of close linkages among climate change, glacier melting and water resources. Copyright © 2011 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».