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Enregistrement W2143699973 · doi:10.5772/56453

Assessing the Potential Impacts of Four Climate Change Scenarios on the Discharge of the Simiyu River, Tanzania Using the SWAT Model

2013· article· en· W2143699973 sur OpenAlexaff
A. Lubini, Jan Adamowski

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Water Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTanzaniaEnvironmental scienceClimate changeSWAT modelDischargeHydrology (agriculture)Water resource managementClimatologyGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental planningGeologyDrainage basinOceanographyCartographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) was used to explore the potential impact of four climate change scenarios on discharge from the Simiyu River in Tanzania, located in the Lake Victoria watershed in Africa. The SWAT model used in this study was calibrated and verified by comparing model output with historic stream flow data for 1973-1976 as well as 1970-1971. SWAT was operated at daily and monthly time steps during both calibration and verification. For the daily-time step verification, the model had a Nash Sutcliffe coefficient of efficiency (NSE) of 0.52 and a correlation coefficient (R2) of 0.72. For the monthly time-step verification, the recorded NSE and R2 values were 0.66 and 0.70. In developing climate change scenarios within the general patterns defined by the Intergovernmental Panel on Climate Change, predicted increases in CO2 concentrations were implemented within the constraints of the model’s parameterisation by raising, in a seasonally-specific manner, the values of two proxy parameters: daily baseline temperature and precipitation. Under all scenarios, Simiyu River discharge increased (24-45%), showing the highest increase in the rainy season (March to May), with the greatest increase occurring during the rainy season (March to May). Discharge was influenced to a much greater degree by increases in precipitation rather than by temperature. The increase in river flow predicted by the model suggests that the potential increase in heavy flood damage during the rainy season will increase, which could, in turn, have significant adverse effects on infrastructure, human health, and the environment in the watershed. The SWAT predictions provide an important insight into the magnitude of stream flow changes that might occur in the Simiyu River in Tanzania as a result of future climatic change.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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