Changes to flow regime on the Niger River at Koulikoro under a changing climate
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A significant decrease in mean river flow as well as shifts in flood regimes have been reported at several locations along the River Niger. These changes are the combined effect of persistent droughts, damming and increased consumption of water. Moreover, it is believed that climate change will impact on the hydrological regime of the river in the next decades and exacerbate existing problems. While decision makers and stakeholders are aware of these issues, it is hard for them to figure out what actions should be taken without a quantitative estimate of future changes. In this paper, a Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model of the Niger River watershed at Koulikoro was successfully calibrated, then forced with the climate time series of variable length generated by nine regional climate models (RCMs) from the AMMA-ENSEMBLES experiment. The RCMs were run under the SRES A1B emissions scenario. A combination of quantile-quantile transformation and nearest-neighbour search was used to correct biases in the distributions of RCM outputs. Streamflow time series were generated for the 2026–2050 period (all nine RCMs), and for the 2051–2075 and 2076–2100 periods (three out of nine RCMs) based on the availability of RCM simulations. It was found that the quantile-quantile transformation improved the simulation of both precipitation extremes and ratio of monthly dry days/wet days. All RCMs predicted an increase in temperature and solar radiation, and a decrease in average annual relative humidity in all three future periods relative to the 1981–1989 period, but there was no consensus among them about the direction of change of annual average wind speed, precipitation and streamflow. When all model projections were averaged, mean annual precipitation was projected to decrease, while the total precipitation in the flood season (August, September, October) increased, driving the mean annual flow up by 6.9% (2026–2050), 0.9% (2051–2075) and 5.6% (2076–2100). A t-test showed that changes in multi-model annual mean flow and annual maximum monthly flow between all four periods were not statistically significant at the 95% confidence level.
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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 | 0,003 | 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 découle