Modeling Streamflow Response to Persistent Drought in a Coastal Tropical Mountainous Watershed, Sierra Nevada De Santa Marta, Colombia
Notice bibliographique
Résumé
Droughts constitute natural hazards that affect water supply for ecosystems and human livelihoods. In 2013–2016, the Caribbean experienced the worst drought since the 1950s, and climate projections for the southern Caribbean predict less rainfall by the end of the 21st century. We assessed streamflow response to drought for a watershed in the Colombian Caribbean by analyzing the effects of drought length and land cover on streamflow recovery. We generated a calibrated SWAT model and created annual and monthly drought scenarios from rainfall records. We used our model to predict water yield for selected land covers (wet forest, shade coffee, shrub, and dry forest) under drought conditions. Annual scenarios resulted in water yield reductions of ~15 mm month−1 (wet forest, coffee, and shrub) and 5 mm month−1 (dry forest) for the first month after a two-year drought. Maximum water yield reductions for monthly scenarios occurred after a 10-month drought and were ~100 mm month−1 (wet forest, coffee, and shrub) and 20 mm month−1 (dry forest). Streamflow recovered within nine months (annual scenarios), and two to eight months (monthly scenarios) after drought termination. Drought response seems to be conditioned by climatic factors (rainfall seasonality and spatial variability) and catchment properties.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».