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Enregistrement W2258041848 · doi:10.5558/tfc2013-032

Effects of climatic variability and human activity on runoff in the Loess Plateau of China

2013· article· en· W2258041848 sur OpenAlexvenueno aff
Yang Zhao, Xinxiao Yu

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSurface runoffEnvironmental scienceEvapotranspirationHydrology (agriculture)Soil conservationClimate changePrecipitationRunoff curve numberWater resourcesDeforestation (computer science)ErosionLoess plateauPhysical geographyAgricultureGeographyEcologySoil scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Loess Plateau in north-central China has a long history of human activities. As a result of climate change, deforestation and sparse vegetative cover, the region suffers from water shortages and severe soil erosion, significantly influencing efforts for sustainable social development. In order to understand the impacts of climatic variability and human activities on runoff and other hydrological factors in this region, the Luoyugou catchment and its paired catchments (Qiaozidong and Qiaozixi) were selected. Statistical analysis indicated precipitation did not vary significantly whereas the annual runoff decreased from 1986 to 2008, with an abrupt change in 1994. Actual evapotranspiration (AET) increased slightly but not significantly. A comparison of runoff in the paired catchments showed land use changes reduced runoff by more than 38% under the same rainfall conditions. Human activities were the strongest contributor to changes in runoff and AET, at 67% and 90% respectively, while the remaining contributor was climate variation. The influence of various human activities on runoff is quite different, and soil-water conservation initiatives have a greater impact on runoff (about 41%). Thus, human activities were the primary reason for the reduction in runoff in the study catchment compared to climate. Greater emphasis should be given to afforestation and soil-water conservation measures.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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