The Hydrological Impact of Extreme Weather-Induced Forest Disturbances in a Tropical Experimental Watershed in South China
Notice bibliographique
Résumé
Tropical forests are frequently disturbed by extreme weather events including tropical cyclones and cold waves, which can not only yield direct impact on hydrological processes but also produce indirect effect on hydrology by disturbing growth and structures of tropical forests. However, the hydrological response to extreme weather-induced forest disturbances especially in tropical forested watersheds has been less evaluated. In this study, a tropical experimental watershed in Hainan Province, China, was selected to investigate the hydrological responses to extreme weather-induced forest disturbances by use of a single watershed approach and the paired-year approach. Key results are: (1) extreme weather-induced forest disturbances (e.g., typhoon and cold wave) generally had a positive effect on streamflow in the study watershed, while climate variability either yielded a negative effect or a positive effect in different periods; (2) the response of low flows to forest discussion was more pronounced; (3) the relative contribution of forest disturbances to annual streamflow (48.6%) was higher than that of climate variability (43.0%) from 1995 to 2005. Given the increasing extreme weather with climate change and their possible catastrophic effects on tropical forests and hydrology in recent decades, these findings are essential for future adaptive water resources and forest management in the tropical forested watersheds.
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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 | 0,001 |
| 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 ».