Contrasting Differences in Responses of Streamflow Regimes between Reforestation and Fruit Tree Planting in a Subtropical Watershed of China
Notice bibliographique
Résumé
Fruit tree planting is a common practice for alleviating poverty and restoring degraded environment in developing countries. Yet, its environmental effects are rarely assessed. The Jiujushui watershed (261.4 km2), located in the subtropical Jiangxi Province of China, was selected to assess responses of several flow regime components on both reforestation and fruit tree planting. Three periods of forest changes, including a reference (1961 to 1985), reforestation (1986 to 2000) and fruit tree planting (2001 to 2016) were identified for assessment. Results suggest that the reforestation significantly decreased the average magnitude of high flow by 8.78%, and shortened high flow duration by 2.2 days compared with the reference. In contrast, fruit tree planting significantly increased the average magnitude of high flow by 27.43%. For low flows, reforestation significantly increased the average magnitude by 46.38%, and shortened low flow duration by 8.8 days, while the fruit tree planting had no significant impact on any flow regime components of low flows. We conclude that reforestation had positive impacts on high and low flows, while to our surprise, fruit tree planting had negative effects on high flows, suggesting that large areas of fruit tree planting may potentially become an important driver for some negative hydrological effects in our study area.
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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 | 0,000 |
| 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 ».