MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2972673786 · doi:10.5194/hess-23-3631-2019

Climate change, reforestation/afforestation, and urbanization impacts on evapotranspiration and streamflow in Europe

2019· article· en· W2972673786 sur OpenAlexaff
Adriaan J. Teuling, Emile A. G. de Badts, Femke A. Jansen, Richard Fuchs, Joost Buitink, Anne J. Hoek van Dijke, Shannon Sterling

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesWageningen University and Research
Mots-clésStreamflowEvapotranspirationEnvironmental scienceClimate changeDeforestation (computer science)Land coverAfforestationPrecipitationLand use, land-use change and forestryWater balanceLand useReforestationClimatologyHydrology (agriculture)Physical geographyDrainage basinGeographyGeologyAgroforestryEcologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the 1950s, Europe has undergone large shifts in climate and land cover. Previous assessments of past and future changes in evapotranspiration or streamflow have either focussed on land use/cover or climate contributions or on individual catchments under specific climate conditions, but not on all aspects at larger scales. Here, we aim to understand how decadal changes in climate (e.g. precipitation, temperature) and land use (e.g. deforestation/afforestation, urbanization) have impacted the amount and distribution of water resource availability (both evapotranspiration and streamflow) across Europe since the 1950s. To this end, we simulate the distribution of average evapotranspiration and streamflow at high resolution (1 km 2 ) by combining (a) a steady-state Budyko model for water balance partitioning constrained by long-term (lysimeter) observations across different land use types, (b) a novel decadal high-resolution historical land use reconstruction, and (c) gridded observations of key meteorological variables. The continental-scale patterns in the simulations agree well with coarser-scale observation-based estimates of evapotranspiration and also with observed changes in streamflow from small basins across Europe. We find that strong shifts in the continental-scale patterns of evapotranspiration and streamflow have occurred between the period around 1960 and 2010. In much of central-western Europe, our results show an increase in evapotranspiration of the order of 5 %–15 % between 1955–1965 and 2005–2015, whereas much of the Scandinavian peninsula shows increases exceeding 15 %. The Iberian Peninsula and other parts of the Mediterranean show a decrease of the order of 5 %–15 %. A similar north–south gradient was found for changes in streamflow, although changes in central-western Europe were generally small. Strong decreases and increases exceeding 45 % were found in parts of the Iberian and Scandinavian peninsulas, respectively. In Sweden, for example, increased precipitation is a larger driver than large-scale reforestation and afforestation, leading to increases in both streamflow and evapotranspiration. In most of the Mediterranean, decreased precipitation combines with increased forest cover and potential evapotranspiration to reduce streamflow. In spite of considerable local- and regional-scale complexity, the response of net actual evapotranspiration to changes in land use, precipitation, and potential evaporation is remarkably uniform across Europe, increasing by ∼ 35–60 km 3 yr −1 , equivalent to the discharge of a large river. For streamflow, effects of changes in precipitation (∼ 95 km 3 yr −1 ) dominate land use and potential evapotranspiration contributions (∼ 45–60 km 3 yr −1 ). Locally, increased forest cover, forest stand age, and urbanization have led to significant decreases and increases in available streamflow, even in catchments that are considered to be near-natural.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations237
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHydrology and earth system sciencesMême sujetHydrology and Watershed Management StudiesTravaux en français237 207