Hydrological modeling of the Ribeirão das Posses – An assessment based on the Agricultural Ecosystem Services (AgES) watershed model
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
Southeastern Brazil has recently experienced drought conditions that have impacted watershed conservation and the management of water quality and quantity for agricultural and urban demands. The Ribeirão das Posses watershed is being monitored as a headwater of the Jaguarí River, which is one of the contributing rivers of the Cantareira Reservoir Complex in the state of São Paulo. The landscape has changed over the last century from native forests to more homogeneous vegetation for pastures, crops and some forest plantations of eucalyptus, which have cumulative impacts on water yield and quality. Currently, the Projeto Conservador das Águas (Water Conservationist Project) has planted small areas with native species vegetation in order to recover degraded areas. The objective of this study was to evaluate the quantity of water in the Ribeirão das Posses Basin by both measurements and by simulating hydrological responses. The Agricultural Ecosystem Services (AgES) watershed model was applied to simulate water movement and storage among land areas. The simulation period was from 2009 to 2014, because the daily streamflow and meteorological data were available for model calibration and testing. We discuss data input requirements, model calibration to fit measured streamflow, and sensitivity to spatially variable rainfall inputs. The calibrated model may be used to estimate streamflow during periods of missing data, and in the future to estimate impacts of land use changes on stream water quantity and quality. Such information can be used in programs of payments for ecosystem services.
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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 | 0,002 | 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| 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 découle