Hydrological recovery in two large forested watersheds of southeastern China: the importance of watershed properties in determining hydrological responses to reforestation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Understanding hydrological responses to reforestation is an important subject in watershed management, particularly in large forested watersheds ( > 1000 km2). In this study, we selected two large forested watersheds (Pingjiang and Xiangshui) located in the upper reach of the Poyang Lake watershed, southeastern China (with an area of 3261.4 and 1458 km2, respectively), along with long-term data on climate and hydrology (1954–2006) to assess the effects of large-scale reforestation on streamflow. Both watersheds have similar climate and experienced comparable and dramatic forest changes during the past decades, but with different watershed properties (e.g., the topography is much steeper in Xiangshui than in Pingjiang), which provides us with a unique opportunity to compare the differences in hydrological recovery in two contrasted watersheds. Streamflow at different percentiles (e.g., 5, 10, 50 and 95 %) were compared using a combination of statistical analysis with a year-wise method for each watershed. The results showed that forest recovery had no significant effects on median flows (Q50%) in both watersheds. However, reforestation significantly reduced high flows in Pingjiang, but had limited influence in Xiangshui. Similarly, reforestation had significant and positive effects on low flows (Q95%) in Pingjiang, while it did not significantly change low flows in Xiangshui. Thus, hydrological recovery is limited and slower in the steeper Xiangshui watershed, highlighting that watershed properties are also important for determining hydrological responses to reforestation. This finding has important implications for designing reforestation and watershed management strategies in the context of hydrological recovery.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».