A quantitative assessment on the response of flow regimes to cumulative forest disturbances in large snow‐dominated watersheds in the interior of British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Frequent forest disturbances can significantly affect flow regimes (magnitude, timing, frequency, duration, and variability) and associated aquatic ecological functions. However, the lack of a comprehensive understanding of the impacts of forest disturbances on flow regimes impedes the development of adaptive strategies for sustainable water resource management and ecosystem protection. In this study, an innovative methodology that combines the time series cross‐correlation analysis and paired‐year approach was developed and applied in two snow‐dominated large watersheds (the Baker Creek and Willow River watersheds in the central interior of British Columbia (BC)) to provide a quantitative assessment on how forest disturbances affect the components of flow regimes at a large watershed scale. The results showed that the magnitude, variability, and return period of high flows in the Baker Creek watershed were increased on average by 154.3%, 324.2%, and 11 years, respectively, and the timing of high flows was advanced by about 9 days during the disturbed periods. In contrast, forest disturbances caused only a 36.2% increment in the magnitude and a 4‐day increase in the duration of high flows in the Willow River watershed. The responses of low flow regimes were less sensitive than those of high flow regimes. Only the magnitude and variability of low flows in the Baker Creek watershed and the duration of low flows in the Willow River watershed were significantly altered by forest disturbances. These findings can have implications for water management and ecosystem protection in the context of growing anthropogenic disturbances. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».