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Enregistrement W2803199815 · doi:10.1186/s40068-018-0110-4

The impact of future climate and land use/cover change on water resources in the Ndembera watershed and their mitigation and adaptation strategies

2018· article· en· W2803199815 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueENVIRONMENTAL SYSTEMS RESEARCH · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNelson Mandela African Institution of Science and TechnologyTanzania Commission for Science and TechnologyNational Institute of Advanced Industrial Science and TechnologyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésEnvironmental scienceEvapotranspirationLand coverClimate changeWater balanceWatershedStreamflowLand useSurface runoffHydrology (agriculture)Land use, land-use change and forestryAgricultural landWater resource managementDrainage basinGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land use/cover and climate changes have a great influence on the hydrological processes in the watershed. The impacts of land use/cover and climate change are set to increase in the future due to the increased clearance of virgin forest lands for agriculture and the rise of global warming. The way in which the future climate will interact with the land use changes and affect the water balance in the watersheds requires more attention. This study was carried out in the Ndembera river watershed in Usangu basin, Tanzania, whereby the Soil and Water Assessment Tool was used to (i) assess the impact of near future (2010–2039) climate and 2013–2020 land use/cover change on the water balance and streamflow and (ii) evaluate the effectiveness of four land and water management practices as the mitigation and adaptation strategies for the impacts of climate and land use/cover changes. The 2020 land use/cover was predicted using Markov Chain and Cellular Automata models based on 2006 and 2013 land use/covers. The near-future climate scenario was generated from the Coupled Model Intercomparison Project 5 General Circulation Models. During the period from 2013 to 2020, the agricultural land and evergreen forests will increase by nearly 10 and 7%, respectively. Mixed forests will decrease by 12%. Such land use/cover changes will decrease the total water yield by nearly 13% while increasing evapotranspiration and surface runoff by approximately 8 and 18%, respectively. This moisture balance changes will be aggravated by warmer near-future mean annual temperatures (1.1 °C) and wetter conditions (3.4 mm/year) than in the baseline period (1980–2009). The warmer future climate will increase evapotranspiration and decrease water yield by approximately 35 and 8%, respectively. The management practices such as filter strips can reduce the annual evapotranspiration by 6%, and increase stream-flow by 38% in February. The future land use/cover changes will interact with the near-future warmer temperatures and reduce water availability in the Ndembera watershed. Land and water management practices have great potential to mitigate the impacts of future climate and land use/cover changes on water resource, thus increasing its availability.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,245 · 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