Implications of Land Use and Climate Change on Water Balance Components in the Sigi Catchment, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Whereas normal water flow in a catchment is necessary for all forms of life, the hydrologic systems in the Sigi catchment is susceptible to land use and climate changes. Over the past three decades, water balance of the Sigi Catchment has indicated changes with unknown forms and magnitudes. To uncover the dynamics, this study used SWAT model to simulate water balance to a separate and combined impact of land-use and climate change. SWAT simulation showed good performance with NSE=0.58 and R2=0.67 for calibration, and NSE=0.56 and R2=0.64 for validation periods. Land use change scenarios indicated increase in surface runoff by 16.1mm, while base flow and water yield decreased by 23.1mm and 7.2mm, respectively. Climate change scenarios indicated an increase in surface runoff by 29.9mm, while base flow and water yield decreased by 36.1mm and 14.2mm, respectively. The combined land use and climate change scenarios indicated increase of surface runoff by 19.0mm, and decrease in base flow and water yield by 29.7mm and 10.7mm, respectively. From the study, it is clearly that the impacts of climate change on water balance components of the Sigi catchment are larger than land use change. Owing to the dilemma facing water resources in this era of climate change, long-term planning that balance households’ livelihood options and water resources management option is needed.
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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 | 0,000 |
| 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 ».