The impact of future climate and land use/cover change on water resources in the Ndembera watershed and their mitigation and adaptation strategies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».