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Enregistrement W2782549757 · doi:10.1016/j.scitotenv.2017.12.332

Climate change impact assessment on the hydrological regime of the Kaligandaki Basin, Nepal

2018· article· en· W2782549757 sur OpenAlexafffund
Ajay Ratna Bajracharya, S. R. Bajracharya, A. B. Shrestha, Sudan Bikash Maharjan

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentDepartment for International Development, UK GovernmentInternational Development Research CentreInternational Centre for Integrated Mountain Development
Mots-clésStructural basinClimate changeWater resource managementGeographyEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Physical geographyGeologyEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeomorphologyOceanographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Hindu Kush-Himalayan region is an important global freshwater resource. The hydrological regime of the region is vulnerable to climatic variations, especially precipitation and temperature. In our study, we modelled the impact of climate change on the water balance and hydrological regime of the snow dominated Kaligandaki Basin. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) was used for a future projection of changes in the hydrological regime of the Kaligandaki basin based on Representative Concentration Pathways Scenarios (RCP 4.5 and RCP 8.5) of ensemble downscaled Coupled Model Intercomparison Project's (CMIP5) General Circulation Model (GCM) outputs. It is predicted to be a rise in the average annual temperature of over 4°C, and an increase in the average annual precipitation of over 26% by the end of the 21st century under RCP 8.5 scenario. Modeling results show these will lead to significant changes in the basin's water balance and hydrological regime. In particular, a 50% increase in discharge is expected at the outlet of the basin. Snowmelt contribution will largely be affected by climate change, and it is projected to increase by 90% by 2090.Water availability in the basin is not likely to decrease during the 21st century. The study demonstrates that the important water balance components of snowmelt, evapotranspiration, and water yield at higher elevations in the upper and middle sub-basins of the Kaligandaki Basin will be most affected by the increasing temperatures and precipitation.

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)0,000
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations216
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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