Vegetation cover—another dominant factor in determining global water resources in forested regions
Notice bibliographique
Résumé
Forested catchments provide critically important water resources. Due to dramatic global forest change over the past decades, the importance of including forest or vegetation change in the assessment of water resources under climate change has been highly recognized by Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC); however, this importance has not yet been examined quantitatively across the globe. Here, we used four remote sensing-based indices to represent changes in vegetation cover in forest-dominated regions, and then applied them to widely used models: the Fuh model and the Choudhury-Yang model to assess relative contributions of vegetation and climate change to annual runoff variations from 2000 to 2011 in forested landscape (forest coverage >30%) across the globe. Our simulations show that the global average variation in annual runoff due to change in vegetation cover is 30.7% ± 22.5% with the rest attributed to climate change. Large annual runoff variation in response to vegetation change is found in tropical and boreal forests due to greater forest losses. Our simulations also demonstrate both offsetting and additive effects of vegetation cover and climate in determining water resource change. We conclude that vegetation cover change must be included in any global models for assessing global water resource change under climate change in forest-dominant areas.
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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 | 0,000 | 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 ».